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中心极限定理说明很多独立随机变量的积近似服从正态分布。

设随机变量X1，X2，…，Xn相互独立，Sn=X1，X2，…，Xn则根据列维林德伯格(Levy-Lindberg)中心极限定理，当n充分大时，Sn近似服从正态分布，只要1，X2，…，Xn

中心极限定理是指在给定条件下，大量互相独立的随机变量的值的()趋近于正态分布。

“相互独立，具有相同分布的随机变量，当样本足够大时，无论其本身服从什么分布，均值都渐进地服从正态分布”。这句话是哪个著名的统计学定理（）

已知随机变量X,Y相互独立，且都服从标准正态分布，则X2＋Y2服从（)。