大数定律（Law of Large Numbers）和中心极限定理（Central Limit Theorem）是概率论和统计学中两个重要的定理，它们都涉及随机变量的行为，但侧重点和适用范围不同。
1、大数定律：
大数定律描述的是当随机试验次数趋于无穷时，样本平均值（或其他统计量）会趋于收敛于其期望值（或总体参数）。换句话说，随着样本规模的增大，样本的平均值会越来越接近总体的真实值。
大数定律的形式很多，但最著名的是弱大数定律和强大数定律。弱大数定律要求样本的方差有限，强大数定律则放宽了对方差的要求。
大数定律主要用于描述大量独立同分布的随机变量之间的关系，例如投掷硬币、掷骰子等。它告诉我们，随着试验次数的增加，随机现象的平均表现会越来越稳定。
2、中心极限定理：中心极限定理描述的是当独立同分布的随机变量的样本容量足够大时，它们的样本均值的分布会接近于正态分布。换句话说，即使原始分布并不是正态分布，但是当样本容量足够大时，样本均值的分布会接近正态分布。
中心极限定理是统计学中最重要的定理之一，因为它说明了为什么正态分布在实际应用中如此普遍。即使原始数据不服从正态分布，但样本均值的分布仍然趋向于正态分布，这对于许多统计推断和假设检验方法是至关重要的。
中心极限定理有几种形式，最著名的是独立同分布的情况下的中心极限定理。
3、关系：大数定律和中心极限定理都关注于随机变量序列的极限行为，但是侧重点不同。
大数定律描述了随着样本规模的增大，样本平均值会趋于总体平均值，即描述了随机变量序列的均值的稳定性。
中心极限定理描述了在特定条件下，随机变量样本均值的分布会接近正态分布，即描述了随机变量序列的分布的稳定性。
从应用角度来看，大数定律通常用于验证样本均值是否能够代表总体均值，而中心极限定理则提供了许多统计推断方法的理论基础，例如置信区间估计和假设检验等。
4、举例说明：假设有一个骰子，我们想要了解投掷一次骰子得到的点数平均值与骰子点数的期望值之间的关系。
大数定律：
如果我们连续地投掷骰子并记录点数，然后计算平均值，随着投掷次数的增加，这些平均值会趋于3.5（骰子点数的期望值）。即使我们开始时的平均值可能与期望值有较大差距，但随着投掷次数的增加，平均值会逐渐接近期望值。
中心极限定理：
假设我们进行了许多次独立的实验，每次实验投掷一次骰子并记录点数，然后计算所有实验的平均值。根据中心极限定理，这些平均值的分布会接近于正态分布，即使骰子的点数本身并不服从正态分布。这意味着当实验次数足够多时，平均值的分布将会近似于正态分布。
5、总结
大数定律描述了随机现象的平均表现在样本规模足够大时的稳定性，而中心极限定理描述了样本均值的分布在样本容量足够大时的稳定性，二者相互补充，共同构成了概率论和统计学中的重要理论基础。
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