大数定律
大数定律：是一种描述当试验次数很大 时所呈现的概率性致的定律，由概率统计定义"频率收敛于概率"引申而来。换而言之，就是n个独立分布的随机变量其观察值的均值依概率收敛 于这些随机变量所属分布的理论均值 ，也就是总体均值。 例如：假设每次从1、2、3当中随机选取一个数字，随着抽样次数的增加，样本均值越来越趋近于总体期望（（1+2+3）/3=2）。
依概率收敛 ：设{ X n X_n Xn}为一随机变量序列，X为一随机变量，如果对任意的 λ \lambda λ>0有P(| X n X_n Xn-X|>= λ \lambda λ → \rightarrow → 0(n → ∞ \rightarrow\infty →∞)，则称序列{ X n X_n Xn}依概率收敛于X。
中心极限定理
中心极限定理： 指出大量的独立随机变量均值分布具有近似于 正态的分布。 设从均值为μ、方差为 σ 2 \sigma^2 σ2的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值A的抽样分布近似服从μ、方差为 σ 2 n \frac{\sigma^2}{n} nσ2的正态分布。
