中心极限定理应用中心极限定理在A/B测试中的应用中心极限定理是概率论中最重要的一类定理，它支撑着和置信区间相关的T检验和假设检验的计算公式和相关理论
如果没有这个定理，之后的推导公式都是不成立的
事实上，以上对于中心极限定理的两种解读，在不同的场景下都可以对A/B测试的指标置信区间判定起到一定作用
对于属于正态分布的指标数据，我们可以很快捷地对它进行下一步假设检验，并推算出对应的置信区间；而对于那些不属于正态分布的数据，根据中心极限定理，在样本容量很大时，总体参数的抽样分布是趋向于正态分布的，最终都可以依据正态分布的检验公式对它进行下一步分析
其他举例1.某炮兵阵地对敌人的防御地段进行100次射击，每次射击中炮弹的命中数是一个随机变量，其期望为2，方差为1.69，求在100次射击中有180颗到220颗炮弹命中目标的概率
解：设Xk表示第k次射击中的炮弹数，则E(Xi)=2，D(Xi)=1.69，且S100=X1+X2+…+X100，应用中心极限定理，近似服从N(0,1)，由题意，所以：所以在100次射击中有180颗到220颗炮弹命中目标的概率为87.64%. 2.一个复杂系统由100个相互独立的元件组成，在系统运行时每个元件损坏的概率为0.1，为使系统正常工作，至少必须有85个元件工作，求系统的可靠度(正常工作的概率)
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