不能调试与中心极限定理相关的代码

中心极限定理（Central Limit Theorem）是概率论和统计学中的一个重要定理，它描述了当独立随机变量的数量足够大时，它们的平均值的分布会趋近于正态分布。中心极限定理在统计推断和假设检验等领域有着广泛的应用。

中心极限定理的分类：

1. 条件：对于一组独立同分布的随机变量，它们的方差有限。
2. 类型：中心极限定理分为三种类型，分别是李雅普诺夫型、林德伯格-列维型和费歇尔型。

中心极限定理的优势：

1. 适用性广泛：中心极限定理适用于各种类型的随机变量，不论其分布形式如何。
2. 稳定性强：当样本容量增加时，中心极限定理的逼近效果更加准确，因此具有较强的稳定性。
3. 理论基础：中心极限定理是统计学中的重要理论基础，为许多统计推断方法的应用提供了理论支持。

中心极限定理的应用场景：

1. 抽样分布近似：在实际应用中，当样本容量较大时，可以使用中心极限定理来近似描述样本均值的分布。
2. 参数估计：中心极限定理可以用于构建置信区间和进行参数估计，从而对总体参数进行推断。
3. 假设检验：中心极限定理可以用于假设检验，通过计算样本均值与总体均值之间的差异来判断假设是否成立。

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