중심극한정리(CLT)(central limit theorem) #

$X_1,…,X_n \overset{iid}{\sim}(\mu,\sigma^2)$ 이면서, $n$이 충분히 크다면 표준정규분포를 따르는데 이것을 중심극한정리(CLT)(central limit theorem)라고 한다.

큰수의 법칙(LLN)(law of large numbers) #

$X_1,…,X_n \overset{iid}{\sim}(\mu,\sigma^2)$ 일때, $\forall \epsilon > 0, \; \underset{n \rightarrow \infty}{\lim}P(|\bar{x_n}-\mu| < \epsilon)=1$ 즉, 시행횟수가 늘어나면 통계적 확률이 수학적 확률에 수렴할 확률이 1에 가까워 진다는 것으로 큰수의 법칙(LLN)(law of large numbers)이라고 불린다.