中心极限定理,是指概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。
1. 中心极限定理有着有趣的历史。这个定理的第一版被法国数学家棣莫弗发现,他在1733年发表的卓越论文中使用正态分布去估计大量抛掷硬币出现正面次数的分布。
2. 这个超越时代的成果险些被历史遗忘,所幸著名法国数学家拉普拉斯在1812年发表的巨著Théorie Analytique des Probabilités中拯救了这个默默无名的理论。拉普拉斯扩展了棣莫弗的理论,指出二项分布可用正态分布逼近。
3. 但同棣莫弗一样,拉普拉斯的发现在当时并未引起很大反响。直到十九世纪末中心极限定理的重要性才被世人所知。1901年,俄国数学家里雅普诺夫用更普通的随机变量定义中心极限定理并在数学上进行了精确的证明。如今,中心极限定理被认为是(非正式地)概率论中的首席定理。
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