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中心极限定理是概率论中的一个重要定理，它指出当独立随机变量的数量足够大时，这些随机变量的和或平均值会近似地服从正态分布。
简单来说，中心极限定理告诉我们，无论原始数据是什么分布形式（假设满足一些条件），当我们对大量独立随机变量进行求和或取平均时，得到的结果会接近于正态分布。这意味着即使原始数据不服从正态分布，在样本容量足够大时，我们可以使用正态分布来进行统计推断。
中心极限定理在实际应用中非常重要。它允许我们利用统计方法处理各种类型的数据，并且能够通过对样本进行抽样来推断总体参数。例如，在调查人口意见、产品质量检验、医学研究等领域都可以使用该定理进行统计推断。同时，在建模和预测问题上也有广泛应用。
需要注意的是，在使用中心极限定理时需要满足一些条件：首先是独立性假设，即每个观测值之间相互独立；其次是样本容量要足够大（通常认为至少30个观测值）；最后是原始数据的分布形式要满足一些条件，如有限方差等。在满足这些条件的情况下，中心极限定理可以提供可靠的统计推断方法。
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