中心极限定理

中心极限定理指出，任何具有有限均值和方差分布的变量集都趋向于正态分布。这使得统计学家能够将具有未知分布的数据集近似为正态分布。

中心极限定理是一个大学级别的概念，在概率与统计课程中首次接触到。它是大学预修统计学的主题，并列在加州州立概率与统计标准中。

矩:	在统计学中，矩是衡量预期均值偏差的量。矩最重要的例子是方差。
正态分布:	正态分布是一种与许多现实世界数据集相关的概率分布。由于这种分布的形状，它也被著名地称为“钟形曲线”。
标准差:	标准差是一个统计量，定义为方差的平方根，用于衡量数据集的离散程度。
方差:	在统计学中，方差是衡量预期均值偏差的量。方差的平方根是标准差。