Центральная предельная теорема (ЦПТ) утверждает, что сумма независимых случайных величин, нормированная, сходится к нормальному распределению при n→∞ независимо от исходного закона.

Теорема Байеса P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B) обновляет вероятности на основе новых данных, революционизируя статистику. Формулирована Томасом Байесом в XVIII веке, применяется в машинном обучении и медицине.

Биномиальное распределение описывает вероятность успеха в серии независимых испытаний Бернулли с фиксированным числом попыток n и вероятностью успеха p. Эта модель лежит в основе многих статистических приложений, от контроля качества до финансового моделирования. Формула вероятности P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k) позволяет точно рассчитывать шансы на k успехов.