Central Limit Theorem (CLT)

$X_1, X_2, \ldots, X_n$를 $N(\mu, \sigma^2)$의 random sample이라 할 때, 확률변수

가 표준정규분포로 분포수렴한다는 것이 Central Limit Theorem(CLT)이다.
그래서 $n$이 커지면 확률변수 $\sqrt n (\bar X_n - \mu) / \sigma$는 평균 0, 분산 1인 정규분포로 근사된다.