概率论的三大基本定律是：
伯努利大数定律：在独立随机事件中，如果每个事件发生的次数无限，那么这些事件发生的频率会无限接近于它们的概率。例如，抛硬币时，每次出现正面的概率是1/2，那么在无限次抛硬币的情况下，正面出现的频率会越来越接近1/2。
中心极限定理：在独立随机变量中，如果这些变量的和是有限的，并且它们的平均值和方差都是有限的，那么它们的和将会近似于一个正态分布。例如，如果一个样本是由大量独立且同分布的随机变量组成，那么这个样本的平均值将会近似于一个正态分布。
辛钦大数定律：在独立随机变量中，如果这些变量的和是有限的，并且它们的方差是有限的，那么它们的平均值的方差将会随着样本容量的增加而趋近于零。例如，如果一个样本是由大量独立且同分布的随机变量组成，并且这些变量的和是有限的，那么随着样本容量的增加，样本平均值的方差将会越来越接近于零。
这些定律是概率论的基础，并且在统计学、物理学、工程学、生物学等领域都有广泛应用。
