Por qué la gaussiana está en todas partes: las sumas de muchas contribuciones independientes tienden a ella, cualquiera que sea su forma propia.El teorema central del límite (TCL) es una piedra angular de la teoría de la probabilidad. Afirma que la suma (o el promedio) de un gran número de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas, sin importar su distribución original, tiende hacia una distribución normal (gaussiana). Esto explica por qué la gaussiana aparece tan a menudo en la naturaleza, desde errores de medición hasta rasgos biológicos.
La primera versión fue demostrada por Pierre-Simon Laplace en 1810, basándose en trabajos anteriores de Abraham de Moivre. La formulación moderna se debe a Aleksandr Liapunov en 1901.
El teorema requiere que las variables tengan media y varianza finitas. A medida que aumenta el número de variables, la distribución de la suma estandarizada converge a la distribución normal estándar. La velocidad de convergencia depende de la forma de la distribución original; las distribuciones simétricas convergen más rápido que las asimétricas.
Sustenta la inferencia estadística, el control de calidad (por ejemplo, los gráficos de control) y la justificación para usar aproximaciones normales en campos que van desde las finanzas hasta la psicología.
El TCL funciona incluso para distribuciones discretas como la de Poisson o la binomial, por lo que los lanzamientos de monedas y dados producen histogramas con forma de campana cuando se repiten muchas veces.









