En théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus adaptées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires.
Aussi, le théorème central limite (aussi improprement appelé théorème de la limite centrale ou centrée) établit la convergence en loi de la somme d’une suite de variables aléatoires (indépendantes, et identiquements distribuées) vers la loi normale.
Intuitivement, ce résultat affirme que toute somme de variables aléatoires indépendantes tend dans certains cas vers une variable aléatoire gaussienne.
En sommant par colonne, les résultats d’un tirage aléatoire d’une matrice de taille 10000 x 10000, on obtient :
Code Python :