林德伯格定理的理解 假设被研究的随机变量以表示为大量独立蘸随机变量的和 其中每一个随机变量对总和只起微小的作用则可以认为 这个随机变量是服从不分布的 ∑Xk-∑近似地 k=1 ≈N(0,1) 近似地 2 C,∑a =1 i=1 =1 k k=1这个随机变量是服从正态分布的 其中每一个随机变量对于总和只起微小的作用，则可以认为 假设被研究的随机变量可以表示为大量独立的随机变量的和， ~ (0,1) 1 2 1 1 N X n k k n i i n k k 近似地    = = = −   ( , ) 1 2 1 1  ~   = = = n k k n i i n k Xk N   近似地 林德伯格定理的理解：