> 用随机抽样说明中心极限定理

### 什么是中心极限定理？

“在概率论中，中心极限定理（CLT）指出，在特定条件下，大量独立随机变量（每个变量都有明确的期望值和方差）的算术平均值将近似服从正态分布，而与变量的潜在分布无关。也就是说，假设获取一个包含大量观测值的样本，每个观测值都是随机生成的，且不依赖于其他观测值的值，然后计算观测值的算术平均值。如果多次执行此过程，中心极限定理表明，计算得到的平均值将服从正态分布（通常称为‘钟形曲线’）。”

来源：<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Central_limit_theorem" target="_blank">维基百科</a>

## 抽样

要生成样本，请从 “分布（Distribution）” 下拉菜单中选择一种分布，并接受（或更改）默认值。然后点击 “抽样（Sample）” 按钮或按`CTRL-enter`（Mac 上为`CMD-enter`）运行模拟并显示模拟数据的图表。

### Khan 讲解中心极限定理

<div align="center"><iframe width="640" height="375" src="//www.youtube.com/embed/JNm3M9cqWyc" frameborder="0" allowfullscreen></iframe></div>

### R 函数

有关 Radiant 中用于概率计算的相关 R 函数概述，请参见<a href =  "https://radiant-rstats.github.io/radiant.basics/reference/index.html#section-basics-probability" target="_blank">*基础 > 概率*</a> 。