Почему гауссиана повсюду: суммы многих независимых вкладов стремятся к ней, какова бы ни была их собственная форма.Центральная предельная теорема (ЦПТ) — краеугольный камень теории вероятностей. Она утверждает, что сумма (или среднее) большого числа независимых одинаково распределённых случайных величин, независимо от их исходного распределения, стремится к нормальному (гауссовскому) распределению. Это объясняет, почему гауссиана так часто встречается в природе — от ошибок измерений до биологических признаков.
Первая версия была доказана Пьером-Симоном Лапласом в 1810 году на основе более ранних работ Абрахама де Муавра. Современная формулировка принадлежит Александру Ляпунову (1901 год).
Теорема требует, чтобы случайные величины имели конечные математическое ожидание и дисперсию. С ростом числа величин распределение нормированной суммы сходится к стандартному нормальному распределению. Скорость сходимости зависит от формы исходного распределения: симметричные распределения сходятся быстрее, чем асимметричные.
Лежит в основе статистического вывода, контроля качества (например, контрольные карты) и обоснования использования нормальных приближений в таких областях, как финансы и психология.
ЦПТ работает даже для дискретных распределений, таких как распределение Пуассона или биномиальное, поэтому подбрасывания монеты и бросания игральных костей при многократном повторении дают колоколообразные гистограммы.









