[spec/methods] tidy up
[notes.git] / spec / statistics.tex
index fc4165c7a8631ca23a7d4db8382643e3fde52b0b..dadaff7a8849fd2a6550aea4bc5c624306fe3b5f 100644 (file)
 
   \begin{cas}
   
-    \begin{itemize}
-      \item Spreadsheet \(\rightarrow\) Catalog \(\rightarrow\) \verb;randNorm(sd, mean, n); where \verb;n; is the number of samples. Show histogram with Histogram key in top left
-      \item To calculate parameters of a dataset: Calc \(\rightarrow\) One-variable
-    \end{itemize}
+    \hspace{1em} Spreadsheet \(\rightarrow\) Catalog \(\rightarrow\) \verb;randNorm(sd, mean, n); \\
+    where \verb;n; is the number of samples. Show histogram with Histogram key in top left.
+
+    To calculate parameters of a dataset: \\
+    \-\hspace{1em}Calc \(\rightarrow\) One-variable
 
   \end{cas}
   
 
   \subsection*{Central limit theorem}
 
-  If \(X\) is randomly distributed with mean \(\mu\) and sd \(\sigma\), then with an adequate sample size \(n\) the distribution of the sample mean \(\overline{X}\) is approximately normal with mean \(E(\overline{X})\) and \(\operatorname{sd}(\overline{X}) = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\).
+  \begin{theorembox}{}
+    If \(X\) is randomly distributed with mean \(\mu\) and sd \(\sigma\), then with an adequate sample size \(n\) the distribution of the sample mean \(\overline{X}\) is approximately normal with mean \(E(\overline{X})\) and \(\operatorname{sd}(\overline{X}) = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}\).
+  \end{theorembox}
 
   \subsection*{Confidence intervals}