我們要如何解決問題?
Context:在概率理論中,中央極限定理 (CLT) 指出, 在許多情況下, 對於相同分佈的獨立樣本, 標準化樣本平均數往往會趨向標準正常分佈, 即使原始變數本身並沒有正常分佈.  這項定理是概率理論中的一個關鍵概念, 因為它暗示了對正常分佈的概率和統計方法可以應用於涉及其他型別的分佈的許多問題.  這項定理在概率論的正式發展過程中發生了許多變化. 這項定理的前幾版本可以追溯到1811年, 但在現代的一般形式上,
例如,假設得到一個包含許多觀測的樣本, 每個觀測都是隨機生成的, 不取決於其他觀測的值, 如果這一過程重複多次, 中央極限定理表示平均數的概率分佈將接近正常分佈.  這項中心極限定理有幾種變體. 隨機變數必須是獨立且相同分佈的. 在變體中, 如果符合某些條件, 不同的分佈或非獨立的觀察也會發生平均值與正常分佈的收<unk>.  這項定理的最早版本,即正常分佈可以用作對二項式分佈的近似,