中心極限定理

中心極限定理指出，任何具有有限均值和方差分佈的變數集都趨向於正態分佈。這使得統計學家能夠將具有未知分佈的資料集近似為正態分佈。

中心極限定理是一個大學級別的概念，在機率與統計課程中首次接觸到。它是大學預修統計學的主題，並列在加州州立機率與統計標準中。

矩:	在統計學中，矩是衡量預期均值偏差的量。矩最重要的例子是方差。
正態分佈:	正態分佈是一種與許多現實世界資料集相關的機率分佈。由於這種分佈的形狀，它也被著名地稱為“鐘形曲線”。
標準差:	標準差是一個統計量，定義為方差的平方根，用於衡量資料集的離散程度。
方差:	在統計學中，方差是衡量預期均值偏差的量。方差的平方根是標準差。