本书目录导读：
相互独立随机变数之和的极限分布——从《大数定律与中心极限定理》探寻概率世界的奥秘
作者：陈希孺
出版社：高等教育出版社
出版时间：2012年
《大数定律与中心极限定理》是陈希孺教授撰写的一部关于概率论的经典著作，该书深入浅出地介绍了大数定律和中心极限定理，为读者揭示了概率世界的奥秘，书中不仅详细阐述了相关理论，还通过大量实例和习题，帮助读者更好地理解和掌握这些重要概念。
本书共分为九章，以下是各章节的主要内容：
第一章：概率论基础
本章介绍了概率论的基本概念，如样本空间、事件、概率等，为后续章节的学习奠定了基础。
第二章：随机变量及其分布
本章介绍了随机变量的概念，以及常见的离散型随机变量和连续型随机变量的分布，如二项分布、正态分布等。
第三章：期望与方差
本章讨论了随机变量的期望和方差，以及它们的性质和计算方法。
第四章：大数定律
本章介绍了大数定律，即随着样本量的增加，样本均值将趋近于总体均值，大数定律是概率论中一个重要的定理，对于理解和处理实际问题具有重要意义。
第五章：中心极限定理
本章介绍了中心极限定理，即当随机变量之和的样本量足够大时，其分布将趋近于正态分布，中心极限定理是概率论中另一个重要的定理，对于实际应用有着广泛的影响。
第六章：随机变量的函数
本章讨论了随机变量的函数，以及它们的分布和性质。
第七章：协方差与相关系数
本章介绍了协方差和相关系数，它们是衡量两个随机变量之间线性关系强度的指标。
第八章：随机变量的极限分布
本章介绍了随机变量的极限分布，包括大数定律和中心极限定理的应用。
第九章：概率论的应用
本章通过实例介绍了概率论在实际问题中的应用，如质量控制、风险评估等。
《大数定律与中心极限定理》是一部关于概率论的经典著作，它系统地介绍了概率论的基本概念、重要定理及其应用，通过学习本书，读者可以更好地理解和掌握概率世界的奥秘，为解决实际问题提供理论支持。