前言：極限定理是概率論的基本理論，在理論研究和應(yīng)用中起著重要的作用，其中最重要的是稱為大數(shù)定律和中心極限定理的一些定理。
1、大數(shù)定律
大數(shù)定律是敘述隨機(jī)變量序列的前一些項(xiàng)的算術(shù)平均值在某些條件下收斂到這些項(xiàng)的均值的算術(shù)平均值。也就是從總體中抽出一部分樣本，在某種條件下，樣本均值是很有可能接近總體均值的。
這個(gè)條件就是n充分大，也就是取足夠多的樣本，即可用樣本均值代替總體均值。
1.1、弱大數(shù)定理（辛欽大數(shù)定理）
1.2、伯努利大數(shù)定理
伯努利大數(shù)定理是辛欽大數(shù)定理的一個(gè)重要推論。說(shuō)明了頻率的穩(wěn)定性。
在實(shí)際應(yīng)用中，由實(shí)際推斷原理，當(dāng)試驗(yàn)次數(shù)很大的時(shí)候，就可以用事件的頻率來(lái)代替事件的概率。
2、中心極限定理
中心極限定理是確定在什么條件下，大量隨機(jī)變量之和的分布逼近于正態(tài)分布。
2.1、獨(dú)立同分布的中心極限定理
2.2、李雅普諾夫定理
2.3、棣莫弗——拉普拉斯定理
棣莫弗——拉普拉斯定理是獨(dú)立同分布的中心極限定理的特殊情況。
2.4、中心極限定理的應(yīng)用
2.4.1、獨(dú)立同分布的中心極限定理的應(yīng)用
文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-675586.html
2.4.2、棣莫弗——拉普拉斯定理的應(yīng)用
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