Характеристика с бывшего места работы образец: Полная информация для работы бухгалтера

⭐ Характеристика с места работы образец, производственная характеристика с места работы на сотрудника

Содержание

(кликните, чтобы открыть)

1. Образец производственной характеристики (общая форма)
2. Составление характеристики на работника, образцы для различных случаев
3. Пример характеристики с места работы
4. Образец характеристики на водителя с места работы
5. Образец характеристики на работника в суд
6. Образец характеристики с места работы в полицию
7. Итог
8. Инфографика «Характеристика с места работы»
9. Видео-инструкция «Характеристика с места работы»

Первоначальным понятием в сфере различных характеризующих документов, является производственная характеристика.  В зависимости от данных, которые нужно предоставить в определенную организацию, образец заполнения производственной характеристики на работника бывает нескольких видов:

1. Характеристика с места работы. В этом документе руководитель перечисляет профессиональные и личные особенности работника.
2. Документ для прохождения врачебных и медицинских экспертиз. Составляется для выяснения возможности продолжать трудовую деятельность, когда работнику установлена группа инвалидности. В него заносятся данные о нормах работы и трудовых условиях на рабочем месте. Составляется совместно руководителем и медицинским специалистом данной организации.
3. Документ для учащегося. Документ, необходимый студенту, прошедшему трудовую практику. Составляется сотрудником, который руководил практикой.

При трудоустройстве не забывайте, что продолжительность рабочей недели не должна превышать 40 часов.

Образец производственной характеристики (общая форма)

Факт

Общая форма характеристики с места работы.

Производственная характеристика с места работы — образец:

Составление характеристики на работника, образцы для различных случаев

Характеристика на работника составляется без какого-либо обязательного образца, но при написании документа, руководители традиционно стараются отразить следующие сведения:

1. Персональные данные сотрудника: ФИО, дата рождения и прочее.
2. Информация о стаже работника. Здесь руководитель указывает сведения, когда работник устроился в организацию, дату увольнения, если оно произошло, повышения или понижения сотрудника. Можно сообщить о получении дополнительного образования и повышении квалификации, поощрениях и взысканиях.
3. Личностные особенности сотрудника. Самая обширная и важная часть документа. Если человек занимает руководящий пост, стоит отметить его организационные способности, ответственность за себя и подчиненных, способность принимать трудные решения. Когда работник — исполнитель, нужно описать его готовность исполнять задания руководства, инициативность, желание достичь высоких результатов. Кроме того, в этой части можно сообщить об отношениях с коллегами, есть ли уважение у коллектива к этому человеку или у него сложный характер, и он не способен правильно выстроить свои отношения.

К характеристикам сотрудника с места работы предъявляется ряд требований:

1. Характеристика работника с места работы, образец которой можно увидеть ниже, пишется вручную или на компьютере, на листе бумаги формата А4.
2. Указав основную информацию о работнике, стоит добавить в какую организацию и для чего направляется документ.
3. Для придания документу юридической ценности, на нем ставится дата и подписи руководителя предприятия, а также работника отдела кадров. Нужно заверить документ печатью организации.

У характеристики нет сроков давности. Выданный документ может предъявляться по необходимости, через любой промежуток времени. Если сотрудник потерял выданную ему характеристику, то он имеет полное право обратиться к бывшему руководителю за повторной выдачей документа.

Интересно

У характеристики есть такая особенность, как формальный подход к ее составлению. Нередко руководители используют один и тот же образец для характеристик своих сотрудников. Что является основанием для недоверия к информации, указанной в документе.

Полезно узнать, что такое дистанционная работа по ТК РФ?

Пример характеристики с места работы

23 июня 2016

Данный документ выдан Иванову Анатолию Петровичу, 7 мая 1966 г. р. работающему в банке «ВТБ». Адрес: Иркутск ул. Ленина 40 (реквизиты банка) с 24 января 2014 года по сегодняшний день.

Семейное положение: женат. Жена Иванова Ольга Павловна, 24.07.1971 г.р.

Иванов А.П. окончил Иркутский Финансовый Институт по специальности «Бухгалтерия». Это специалист — профессионал своего дела, пунктуален и ответственен. С руководством и подчиненными поддерживает благосклонные отношения, сдержан, терпелив и деликатен. В ситуациях, когда возникают конфликтные ситуации с клиентами, корректен. Способен решить любую проблему мирными средствами. С удовольствием участвует в жизни трудового коллектива, посещает курсы для повышения квалификации.

Документ предоставлен для органов соцзащиты.

Руководитель экономического отдела банка «ВТБ» Петренко Роман Викторович.

Полезно узнать, как написать характеристику на человека?

Образец характеристики на водителя с места работы

Характеристика на водителя с места работы выдается в случае:

• просьбы водителя;
• запроса от различных организаций.

Документ может быть:

1. Внутренний. Составляется по требованиям внутренних актов организации. Например, для перевода водителя в другое подразделение или на другую должность.
2. Внешний. Выдается по просьбе водителя или по запросу учреждений, не связанных с организацией, в которой работает сотрудник. Например, суд, прокуратура, банки и т.п.

Образец характеристики на водителя с места работы:

Дата составления.

Заголовок («Характеристика»).

Личные данные водителя. ФИО и занимаемая должность. Можно указать дату рождения сотрудника и информацию об образовании.

Профессиональная информация. Дата приема на работу. Достижения. Награды и наказания.

Особенности касающиеся вождения автомобиля (аккуратен, соблюдает ПДД, помогает другим участникам дорожного движения)

Подпись руководителя.

Образец характеристики на работника в суд

Любой гражданин может стать участником судебного разбирательства. Чтобы суд узнал качества этого человека, запрашивается характеристика с места работы в суд. На рабочем месте каждый показывает себя с лучшей стороны и работодатель, в отличие от родных, лицо незаинтересованное.

Бывают случаи, когда работодатель отказывает работнику в выдаче этого документа. В этой ситуации закон не может принуждать работодателя. Если работник обратится к судье, чтобы тот сделал официальный запрос, то в данном случае работодатель не откажет, потому отказ на судейский запрос, может быть наказан.

Образец характеристики с места работы в суд:

ХАРАКТЕРИСТИКА

на Петрова Федора Сергеевича

Федор Сергеевич Петров работает в ООО «Луч» на должности тракториста с 1 апреля 2015 года. В данный момент занимает ту же должность.

Все время работы Федор Сергеевич порядочно исполнял свои должностные инструкции, с высокой степенью ответственности и поддерживал трактор в надлежащем состоянии, периодически проходя технический осмотр. Является дисциплинированным и организованным сотрудником.

С коллегами общается тактично, не конфликтует.

Дисциплинарных наказаний не имеет. Управляя трактором, никогда не нарушал правила дорожного движения.

Дата:

Подпись:

Печать.

Образец характеристики с места работы в полицию

Такой документ в полицию может понадобиться для формирования мнения, о личностях подозреваемого или свидетеля. Также ее могут потребовать для человека, который устраивается в полицию на работу. Соответственно содержание документа может быть совершенно разным, но примерная структура все же едина.

Образец характеристики с места работы в полицию:

Дата.

Название («Характеристика»).

Личные данные работника.

Информация о лице, составившем документ.

Информация о должностных обязанностях работника и о его успехах в работе.

Личностные качества работника.

Семейное положение.

Подпись составителя документа.

Печать.

Итог

Характеристика — это рассказ о работнике не ограниченный строгими рамками. Объем документа зависит от достижений человека на трудовом поприще и от желания руководителя перечислять достижения и качества работника. Несмотря на отсутствие строгого образца документа, руководители все же пишут ее, придерживаясь определенных стандартов.

Полезно узнать, что такое серая зарплата и ответственность работодателя за такие выплаты, а также как правильно писать объяснительную?

Инфографика «Характеристика с места работы»

Видео-инструкция «Характеристика с места работы»

Подпишитесь на свежие новости

Email *

Важно знать!

• В связи с частыми изменениями в законодательстве информация порой устаревает быстрее, чем мы успеваем ее обновлять на сайте.
• Все случаи очень индивидуальны и зависят от множества факторов.
• Знание базовых основ желательно, но не гарантирует решение именно вашей проблемы.

Поэтому, для вас работают бесплатные эксперты-консультанты!

Расскажите о вашей проблеме, и мы поможем ее решить! Задайте вопрос прямо сейчас!

• Анонимно
• Профессионально

8 800 511-39-66 Все регионы РФ 8 495-280-18-46 Москва и область

задайте вопрос юристу бесплатно

Как рекомендации с предыдущих мест работы влияют на карьеру — Work.ua

Работодатели Украины запрашивают рекомендации с предыдущих мест работы кандидата. Work.ua расскажет, как они влияют на карьеру кандидатов в целом.

Рекомендации бывают трёх типов: хорошие, нейтральные и плохие. Не всегда они действуют ровно так, как звучат.

Как работодатели получают рекомендации

Работодатели в основном используют 2 способа:

• Просят кандидатов предоставить рекомендательные письма с предыдущих мест работы, а потом выборочно проверяют их достоверность, связываясь с контактным лицом.
• Без ведома соискателя связываются с бывшим начальством или коллегами кандидата на вакантную должность. Во многих сферах деятельности, к примеру, в банковской, руководители знают друг друга, и с легкостью находят интересующую информацию о бывших сотрудниках.

Живые устные отзывы однозначно ценнее, нежели составленные рекомендательные письма.

Зачем работодателям рекомендации

1. Проверить информацию с нескольких источников

Подход, как в журналистике. Отзывы с предыдущего места работы помогают узнать несколько точек зрения о личности кандидата, его компетенциях и профессиональных знаниях. Поэтому важно, чтобы рекомендаций было несколько.

2. Обратить внимание на особенности кандидата

Например, его рекомендатель отмечает, что у человека есть некоторые затруднения с адаптацией к новым людям, руководитель обратит особое внимание на это в период адаптации новичка к коллективу.

3. Найти однозначный ответ на вопрос о достижениях

Бывает, что кандидат теряется при прохождении интервью, потому что ему сложно рассказывать, например, о своих достижениях. У рекрутера остаётся вопрос, справится ли человек с поставленными задачами, в этом случае могут существенно помочь отзывы предыдущих работодателей.

Или, наоборот, уж больно красочно кандидат рассказывает о своих заслугах на предыдущем месте работы, у работодателя зарождаются сомнения, которые он хочет развеять.

Проверяя рекомендации, работодатели заведомо не хотят найти подвох, но если озвученная информация на собеседовании кардинально отличается от нескольких отзывов, придется объясняться: чем не удружили бывшим работодателям или почему сказали неправду.

Как рекомендации влияют на решение о приеме на работу

По-разному. Но уж точно отзывы не воспринимаются абсолютно буквально, потому что рекомендации чаще всего имеют субъективный характер, так как их дают люди. Например, кандидата могут охарактеризовать как боящегося рисков и скептика — на первый взгляд отзыв не самый привлекательный. Но если учитывать состав команды, такой человек может быть незаменимым, если там все сотрудники — генераторы идей.

«Мы стараемся поговорить с коллегой, выяснить, почему он считает так, а не иначе. В любом случае решение о принятии на работу человека по рекомендации не обходится без стандартной процедуры оценки», — отмечает Феликс Кугел, вице-президент и управляющий директор по СНГ кадровой корпорации ManpowerGroup.

При этом рекомендации из серии «я мог на него/неё положиться» или «мне было с ним/ней комфортно работать» делятся на два. Потому что такие характеристики кандидата зависимы от личных качеств того человека, который их озвучивает.

«Положительные и конструктивные рекомендации оказывают реальное влияние на выбор того или иного кандидата. Вряд ли они будут самым важным фактором в данном случае, но принять взвешенное решение помогут точно», — признает Елена Евстюхина, руководитель группы консультантов по подбору персонала кадрового холдинга «Анкор».

Но кандидатам не стоит полагаться лишь на отличные отзывы, так как к рекомендациям дело доходит лишь на финальном этапе, а предшествуют ему интервью и возможные тестовые задания.

Также соискатель должен понимать, что даже после плохой рекомендации можно исправить ситуацию в целом. Но чтобы избежать априори публичного негодования бывших работодателей, хорошо знать, что нужно сделать перед уходом из компании, чтобы через время получить хорошую рекомендацию.

Получать новости в Telegram

Чтобы оставить комментарий, нужно войти.

Описательная статистика: определение, обзор, типы, пример

Что такое описательная статистика?

Описательная статистика — это краткие информационные коэффициенты, обобщающие заданный набор данных, который может быть либо представлением всей совокупности, либо выборкой совокупности. Описательная статистика подразделяется на меры центральной тенденции и меры изменчивости (разброса). Меры центральной тенденции включают среднее значение, медиану и моду, а меры изменчивости включают стандартное отклонение, дисперсию, минимальные и максимальные переменные, эксцесс и асимметрию.

Ключевые выводы

• Описательная статистика обобщает или описывает характеристики набора данных.
• Описательная статистика состоит из трех основных категорий показателей: показателей центральной тенденции, показателей изменчивости (или распространения) и частотного распределения.
• Меры центральной тенденции описывают центр набора данных (среднее, медиана, мода).
• Меры изменчивости описывают дисперсию набора данных (дисперсия, стандартное отклонение).
• Показатели частотного распределения описывают наличие данных в наборе данных (число).

Что такое описательная статистика?

Понимание описательной статистики

Короче говоря, описательная статистика помогает описать и понять особенности определенного набора данных, предоставляя краткие сводки о выборке и показателях данных. Наиболее признанными типами описательной статистики являются меры центра: среднее значение, медиана и мода, которые используются почти на всех уровнях математики и статистики. Среднее или среднее значение рассчитывается путем сложения всех цифр в наборе данных и последующего деления на количество цифр в наборе.

Например, сумма следующего набора данных равна 20: (2, 3, 4, 5, 6). Среднее значение равно 4 (20/5). Мода набора данных — это значение, встречающееся чаще всего, а медиана — цифра, расположенная в середине набора данных. Это цифра, отделяющая более высокие цифры от более низких цифр в наборе данных. Однако есть менее распространенные типы описательной статистики, которые по-прежнему очень важны.

Люди используют описательную статистику, чтобы преобразовать трудные для понимания количественные выводы из большого набора данных в краткие описания. Средний балл учащегося (GPA), например, обеспечивает хорошее понимание описательной статистики. Идея GPA заключается в том, что он берет точки данных из широкого спектра экзаменов, классов и оценок и усредняет их вместе, чтобы дать общее представление об общей успеваемости учащегося. Личный средний балл учащегося отражает его среднюю академическую успеваемость.

Описательная статистика, особенно в таких областях, как медицина, часто визуально отображает данные с помощью точечных диаграмм, гистограмм, линейных графиков или отображений стеблей и листьев.

Типы описательной статистики

Все описательные статистики являются либо мерами центральной тенденции, либо мерами изменчивости, также известными как меры дисперсии.

Центральная тенденция

Меры центральной тенденции сосредоточены на средних или средних значениях наборов данных, тогда как меры изменчивости сосредоточены на дисперсии данных. Эти два показателя используют графики, таблицы и общие обсуждения, чтобы помочь людям понять значение проанализированных данных.

Меры центральной тенденции описывают положение центра распределения для набора данных. Человек анализирует частоту каждой точки данных в распределении и описывает ее, используя среднее значение, медиану или моду, которые измеряют наиболее распространенные закономерности в анализируемом наборе данных.

Показатели изменчивости

Меры изменчивости (или меры разброса) помогают анализировать, насколько рассредоточено распределение набора данных. Например, хотя показатели центральной тенденции могут дать человеку среднее значение набора данных, они не описывают, как данные распределяются в наборе.

Таким образом, хотя среднее значение данных может быть 65 из 100, все же могут быть точки данных как 1, так и 100. Меры изменчивости помогают сообщить об этом, описывая форму и разброс набора данных. Диапазон, квартили, абсолютное отклонение и дисперсия — все это примеры мер изменчивости.

Рассмотрим следующий набор данных: 5, 19, 24, 62, 91, 100. Диапазон этого набора данных равен 95, который рассчитывается путем вычитания наименьшего числа (5) в наборе данных из наибольшего (100).

Распределение

Распределение (или частотное распределение) относится к количеству раз, когда точка данных встречается. В качестве альтернативы, это измерение отсутствия точки данных. Рассмотрим набор данных: мужчина, мужчина, женщина, женщина, женщина, другое. Распределение этих данных можно классифицировать как:

• Количество мужчин в наборе данных равно 2.
• Количество женщин в наборе данных равно 3.
• Количество лиц, идентифицирующих себя как другие, равно 1.
• Число не мужчин 4.

Одномерный и двумерный

В описательной статистике одномерные данные анализируют только одну переменную. Он используется для определения характеристик одного признака и не используется для анализа каких-либо отношений или причинно-следственных связей.

Например, представьте себе комнату, полную старшеклассников. Скажем, вы хотели узнать средний возраст людей в комнате. Эти одномерные данные зависят только от одного фактора: возраста каждого человека. Собрав эту информацию от каждого человека и разделив ее на общее количество людей, вы можете определить средний возраст.

Двумерные данные, с другой стороны, пытаются связать две переменные путем поиска корреляции. Собираются два типа данных, и взаимосвязь между двумя частями информации анализируется вместе. Поскольку анализируется несколько переменных, этот подход также можно назвать многомерным.

Предположим, что каждый старшеклассник в приведенном выше примере сдает оценочный тест в колледже, и мы хотим узнать, лучше ли старшие ученики сдают тесты, чем младшие. Помимо сбора данных о возрасте учащихся, нам необходимо собрать результаты тестов каждого учащегося. Затем, используя аналитику данных, мы математически или графически изображаем, есть ли связь между возрастом учащихся и результатами тестов.

Подготовка и представление финансовой отчетности является примером описательной статистики Анализ этой финансовой информации для принятия решений о будущем является логической статистикой.

Описательная статистика и статистика вывода

Описательная статистика имеет другую функцию, чем статистика вывода, наборы данных, которые используются для принятия решений или применения характеристик из одного набора данных к другому.

Представьте себе другой пример, когда компания продает острый соус. Компания собирает такие данные, как количество продаж, среднее количество покупок за транзакцию и средний объем продаж за день недели. Вся эта информация носит описательный характер, поскольку рассказывает историю того, что на самом деле произошло в прошлом. В этом случае он используется только в информационных целях.

Допустим, та же компания хочет выпустить новый острый соус. Он собирает те же данные о продажах, что и выше, но обрабатывает информацию, чтобы делать прогнозы о том, какими будут продажи нового острого соуса. Акт использования описательной статистики и применения характеристик к другому набору данных делает набор данных статистикой вывода. Мы больше не просто суммируем данные; мы используем его, чтобы предсказать, что произойдет с совершенно другим набором данных (новый продукт с острым соусом).

Что такое описательная статистика?

Описательная статистика — это средство описания характеристик набора данных путем создания сводок по выборкам данных. Это часто изображается как сводка показанных данных, которая объясняет содержание данных. Например, перепись населения может включать описательную статистику о соотношении мужчин и женщин в конкретном городе.

Что такое примеры описательной статистики?

Описательная статистика носит информационный характер и предназначена для описания фактических характеристик набора данных. При анализе цифр, касающихся предыдущего сезона Высшей бейсбольной лиги, описательная статистика, включая самый высокий средний показатель для одного игрока, количество пробежек, разрешенных для каждой команды, и среднее количество побед в дивизионе.

Какова основная цель описательной статистики?

Основная цель описательной статистики — предоставить информацию о наборе данных. В приведенном выше примере сотни бейсболистов участвуют в тысячах игр. Описательная статистика суммирует большой объем данных в несколько полезных битов информации.

Какие существуют типы описательной статистики?

Тремя основными типами описательной статистики являются частотное распределение, центральная тенденция и изменчивость набора данных. Распределение частоты фиксирует, как часто появляются данные, центральная тенденция фиксирует центральную точку распределения данных, а изменчивость набора данных фиксирует степень его дисперсии.

Можно ли использовать описательную статистику для получения выводов или прогнозов?

Нет. Хотя эти описания помогают понять атрибуты данных, для понимания того, как переменные взаимодействуют друг с другом в наборе данных, требуются статистические методы логического вывода — отдельная ветвь статистики.

Практический результат

Описательная статистика относится к анализу, обобщению и передаче результатов, описывающих набор данных. Часто бесполезная для принятия решений, описательная статистика по-прежнему имеет значение для объяснения высокоуровневых сводок набора информации, такой как среднее значение, медиана, мода, дисперсия, диапазон и количество информации.

Центральная предельная теорема (ЦПТ): определение и основные характеристики

Что такое Центральная предельная теорема (ЦПТ)?

В теории вероятностей центральная предельная теорема (ЦПТ) утверждает, что распределение выборочной переменной приближается к нормальному распределению (т. фактической формы распределения населения.

Иными словами, CLT — это статистическая предпосылка, согласно которой при достаточно большом размере выборки из совокупности с конечным уровнем дисперсии среднее значение всех выборочных переменных из одной и той же совокупности будет приблизительно равно среднему значению всей совокупности. Кроме того, эти выборки аппроксимируют нормальное распределение, а их дисперсии примерно равны дисперсии генеральной совокупности по мере увеличения размера выборки в соответствии с законом больших чисел.

Хотя эта концепция была впервые разработана Абрахамом де Муавром в 1733 году, она не была формализована до 1930 года, когда известный венгерский математик Джордж Полиа назвал ее центральной предельной теоремой.

Ключевые выводы

• Центральная предельная теорема (ЦПТ) утверждает, что распределение выборочных средних приближается к нормальному распределению по мере увеличения размера выборки, независимо от распределения генеральной совокупности.
• Размер выборки, равный или превышающий 30, часто считается достаточным для выполнения CLT.
• Ключевым аспектом CLT является то, что среднее значение выборочных средних и стандартных отклонений будет равно среднему значению генеральной совокупности и стандартному отклонению.
• Достаточно большой размер выборки может более точно предсказать характеристики совокупности.
• CLT полезен в финансах при анализе большого набора ценных бумаг для оценки распределения портфеля и характеристик доходности, риска и корреляции.

Центральная предельная теорема

Понимание центральной предельной теоремы (ЦПТ)

Согласно центральной предельной теореме среднее значение выборки данных будет ближе к среднему значению всей рассматриваемой совокупности по мере увеличения размера выборки, независимо от фактического распределения данных. Другими словами, данные точны независимо от того, является ли распределение нормальным или аберрантным.

Как правило, размеры выборки около 30-50 считаются достаточными для выполнения CLT, а это означает, что распределение выборочных средних распределено довольно нормально. Следовательно, чем больше выборок берется, тем больше графические результаты принимают форму нормального распределения. Обратите внимание, однако, что центральная предельная теорема по-прежнему будет аппроксимироваться во многих случаях для гораздо меньших размеров выборки, таких как n = 8 или n = 5.

Центральная предельная теорема часто используется в сочетании с законом больших чисел, который гласит, что среднее значение выборочных средних и стандартных отклонений будет приближаться к среднему значению генеральной совокупности и стандартному отклонению по мере роста размера выборки, что чрезвычайно полезно в точное предсказание характеристик популяций.

Инвестопедия / Сабрина Цзян

Ключевые компоненты центральной предельной теоремы

Центральная предельная теорема состоит из нескольких ключевых характеристик. Эти характеристики в значительной степени связаны с выборками, размерами выборок и совокупностью данных.

1. Отбор проб последовательный. Это означает, что некоторые единицы выборки являются общими с единицами выборки, выбранными ранее.
2. Выборка случайная. Все образцы должны быть выбраны случайным образом, чтобы они имели одинаковую статистическую вероятность быть выбранными.
3. Образцы должны быть независимыми. Выборки или результаты одной выборки не должны иметь никакого отношения к будущим выборкам или другим результатам выборки.
4. Количество образцов должно быть ограничено. Часто упоминается, что выборка должна составлять не более 10% генеральной совокупности, если выборка проводится без замены. Как правило, большие размеры населения требуют использования больших размеров выборки.
5. Размер выборки увеличивается. Центральная предельная теорема актуальна по мере того, как выбирается больше выборок.

Центральная предельная теорема в финансах

CLT полезен при изучении доходности отдельных акций или более широких индексов, потому что анализ прост из-за относительной простоты получения необходимых финансовых данных. Следовательно, инвесторы всех типов полагаются на CLT для анализа доходности акций, построения портфелей и управления рисками.

Скажем, например, инвестор хочет проанализировать общую доходность фондового индекса, состоящего из 1000 акций. В этом сценарии этот инвестор может просто изучить случайную выборку акций, чтобы получить расчетную доходность общего индекса. Чтобы быть в безопасности, необходимо отобрать по крайней мере 30-50 случайно выбранных акций из различных секторов, чтобы центральная предельная теорема выполнялась. Кроме того, ранее выбранные акции должны быть заменены другими названиями, чтобы устранить предвзятость.

Чем полезна центральная предельная теорема?

Центральная предельная теорема полезна при анализе больших наборов данных, поскольку позволяет предположить, что выборочное распределение среднего значения в большинстве случаев будет нормально распределенным. Это позволяет упростить статистический анализ и выводы. Например, инвесторы могут использовать центральную предельную теорему для агрегирования данных об эффективности отдельных ценных бумаг и создания распределения выборочных средних, которые представляют большее распределение населения для доходности ценных бумаг за определенный период времени.