林德伯格-莱维中心极限定理

林德伯格-莱维中心极限定理（Lindeberg-Lévy Central Limit Theorem）是概率论中的一个重要定理，它描述了独立随机变量和的分布趋近于正态分布的现象。具体来说，如果我们有一组独立同分布的随机变量X1, X2, ..., Xn，它们的均值为μ，方差为σ^2，那么当n趋向于无穷大时，这些随机变量的和的标准化形式（即减去均值再除以标准差）将近似地服从标准正态分布。

这个定理的重要性在于它提供了一种方法来近似计算复杂随机变量的分布。通过将随机变量的和标准化，我们可以利用正态分布的性质来进行概率计算，简化问题的求解过程。