在统计学中，我们研究的是具体的随机变量的性质（“估计”），这也就是这些数据的作用。在渐近分析中，当样本大小变得任意大时，我们专注于描述这种估计性质。当给定一个相当大的数据集，在有限的样本与任意大小样本中，这种性质很相似。
大样本统计（[http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Large_sample_theory&redirect=no 渐近理论])就是指当研究对象的统计量趋于无穷大时的统计方法,用该种方法得到的概率结果收敛于某一常数，即对象总体均值。
其数学表达为：以样本均值 \overline X_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i估计对象总体均值\mu，在n→\infty时， \overline X_n以概率1收敛于\mu。这种统计方法称为大样本统计方法。
参考文献
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