概率不等式
伯努利试验场合的极限定理
伯努利大数定律
切比雪夫大数定律
马尔科夫大数定律
大数定理的重要意义
极限定理
连续性定理
几种收敛性
强弱: a.s.(几乎处处收敛、以概率1收敛) >P（依概率收敛）> L（依分布收敛）
几种收敛性之间的关系
大数定律
辛欣大数定律
强大数定律
中心极限定理
一般场合的中心极限定理
林德贝格条件（随机变量和数有很多影响因素，且每个因素影响均匀小）
费勒条件
式（5.5.5）表示每个分量对求和的权变。
林德贝格-费勒定理
关于极限定理的总结
大数定理实质就是随机变量序列收敛于某一个常数；
中心极限定理实质就是随机变量序列收敛于某一随机变量（一般为正态随机变量）。