📚✨Matlab实战：中心极限定理与高斯分布拟合✨📚

在数学建模的世界里，中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）犹如一颗璀璨明星，指引我们理解随机变量的分布规律。通过Matlab的强大工具箱，我们可以轻松验证这一理论的魅力所在！🎯📊

首先，利用Matlab编写代码模拟多个独立同分布随机变量的和，你会发现随着样本数量增加，这些随机变量的总和逐渐逼近高斯分布（Gaussian Distribution）。这正是CLT的核心思想——无论初始分布如何，大量独立随机变量之和最终会形成正态分布！📈🔍

接下来，使用Matlab的曲线拟合功能对实际数据进行高斯分布拟合。只需几行代码，便能快速得出最优参数估计，直观展示数据分布特性。例如，在处理测量误差或自然现象时，这种拟合方法尤为实用，帮助我们更准确地预测未来趋势！💡🔬

无论是学术研究还是工程应用，掌握Matlab中的中心极限定理与高斯分布拟合技巧，都将为你的数据分析之路增添无限可能！🌟📈