在上一篇文章中，我们介绍了什么是中心极限定理，以及该定理在 A/B 测试数据分析过程中起到的至关重要的作用。中心极限定理揭示了：当我们拥有一个足够大的样本集合时，基于中心极限定理的特性，该样本的均值一定是服从正态分布的。

本章节让我们一起来回顾：什么是正态分布，以及正态分布在统计计算过程中起到了什么作用。

提到正态分布这个词，它是由两部分组成的 —— “正态”以及“分布”，“正态”的意思我们可以晚点再去了解，但“分布”的含义大家肯定都是很清楚的，在统计学领域，可以简单把它看成是一个不确定的值落在某个区间范围的概率。

在对精细化运营愈发重视的今天，A/B 测试已经成为了各大互联网公司中产品迭代过程中重要环节之一，通过随机分流的方式，观察一段时期内不同分支下的数据表现，再从中选择最符合自己预期目标的方案，可以更科学的量化产品的迭代效果。

A/B 测试之所以能够通过局部样本来预估整体大盘的数据表现，其最为重要的理论依据就是中心极限定理。

首先我们先来看下什么是中心极限定理。

2023 年 5 月 11 日，Vue 发布了新版本 3.3。开发团队这个版本里加入了许多新特性，其中就包括了泛型组件。

许多语言都具备支持泛型的能力，尤其是在后端技术栈中更是不可或缺。举一个非常常见的例子 —— List，就是泛型集合类型的代表。

当我们需要定义一个集合时，往往是需要限制用户加入到这个集合对象的内容。例如我们需要定义一个数值类型的集合，那么肯定不希望有字符串混进来，在没有泛型支持之前，Java 或 C# 是通过 Object 的方式存取数组中的变量，在放入和取出对象时，还需要额外进行装箱与拆箱操作，并在这个过程中手动完成类型检查的动作。自从 C# 2.0 以及 JDK 5 分别正式的加入了泛型支持后，在编译时就可以通过泛型的方式约束操作对象的类型，在编码阶段即可杜绝类型不一致带来的隐患，对 C# 来说，更是在运行时也获得了充分的泛型能力支持，语法层面上更是盖过 Java 一头。