一句话说清大数定律和中心极限定律

大数定律：当样本数据的样本数n非常大时，样本的均值和随机变量的期望可以非常接近。
这是我们在不知道随机变量的期望的时候，用样本均值代替u的理论根据。
根据数值分析的理论，万物均有误差，只要误差小到可以不影响我们的判断，小到我们可以接受的范围内，那么误差就可以接受，就是有效的。

中心极限定律：一个随机变量的EX和DX只要存在，跟这个随机变量是离散型还是连续型随机变量都没有关系。只要这个随机变量X的期望和方差存在。那么，多个X的样本，只要n足够大，样本Xn近似服从正太分布。从这个意义上讲：这个定律似乎应该叫正太极限定律。
通俗的意义上来讲：一个随机变量X不管它原来服从什么分布，只要针对X的样本足够多，Xn就近似服从正太分布。从这个角度，我们可以推测很多随机变量服从正太分布。比如全国人的身高，体重等。