# 中央極限定理（Central Limit Theorem）

中央極限定理指出，大量獨立隨機變數的總和（或平均值）趨近於常態分佈，與原始變數的分佈無關。是統計推論的基石。

## 完整說明

中央極限定理是機率論中的一項重要定理，它指出，在適當條件下，大量獨立隨機變數的總和（或平均值）的分佈會趨近於常態分佈，而與這些變數原始的分佈無關。這使得我們可以使用常態分佈來近似許多統計量的分佈，即使原始數據並非常態分佈。

## 常見問題

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