How it's calculated にはどの手順が記録されますか？

シード付き LCG の初期化、分布別サンプリング、選択した統計量の算出、ブートストラップ再標本化と Type-1 分位、t/正規近似による信頼区間、標本平均の標準化までを段階的に記録します。

CLT ヒストグラムでは何が確認できますか？

標本平均を標準化した値を K 回生成し、N(0,1) の曲線と並べることで、平均が 0 付近・分散がおおむね 1 になるかを視覚的に確かめ、CLT の収束を体験できます。

分布と統計量

分布統計量標本サイズ n ブートストラップ回数 B

指数分布のパラメータレート λ

シードと CLT

サンプル用シードブートストラップ用シード CLT 用シード CLT サンプル K

信頼区間（95%）

ブートストラップ・パーセンタイル t 近似（平均）正規近似（比率）

How it's calculated の内容は URL 共有や CSV エクスポートでも再現できます。

再標本化した統計量の分布を表示し、信頼区間の位置を視覚的に確認できます。

標準化した標本平均を N(0,1) と重ね、平均と分散の収束を観察します。

Type-1 分位とは何ですか？

ブートストラップの順序統計量から floor((B−1)p) 番目を取る定義で、教育現場で扱いやすいハードな分位点です。p=0.025 と 0.975 を組み合わせて 95% CI を構築しています。

LCG を使う利点はありますか？

a=1664525, c=1013904223, m=2³² の線形合同法は確率シミュレータと同一仕様で、同じシードを渡せば別環境でも完全に再現できるため、授業やレポートで検算しやすくなります。