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中心极限定理与小概率原理中心极限定理与小概率原理是概率论和统计学中的两个重要概念，它们在许多领域都有应用。中心极限定理是指在大量独立随机变星的条件下，这些随机变虽的平均值将趋近于正态分布，即使这些随机变虽的个体分布并不服从正态分布。这个定理在统计学中有广泛的应用，因为许多统计方法和模型都基于正态分布的假设。例如，在样本均值的分布、线性回归分析、方差分析等领域，中心极限定理都是重要的理论基础。小概率原理则是指，在大量独立重复的试验中，某个事件发生的概率非常小，但是随着试验次数的增加，这个事件最终发生的概率趋近于1。这个原理也被广泛应用在统计学中，特别是在参数估计和假设检验中。例如，在假设检验中，我们通常会设置一个显著性水平（如0.05）,表示拒绝原假设的概率为0.05以下，如果实际观测到的数据落在拒绝域中，则认为原假设是不成立的。这个显著性水平的确定就基于小概率原理。中心极限定理和小概率原理都是概率论中的基本理论，它们为我们提供了分析和理解随机现象的重要工具。制定:审核:批准:
