核心考点说明：本题考察中心极限定理的应用，特别关注样本均值的分布。中心极限定理指出，当样本量足够大时，独立同分布的随机变量的样本均值的分布近似于正态分布，其均值和方差与原始分布的参数有关，而非样本数量的简单线性关系。 解题思路分析：根据中心极限定理，样本均值 X̄ 的期望 E(X̄) 等于原分布的期望 μ，而样本均值的方差 Var(X̄) 等于原分布的方差 σ² 除以样本容量 n，即 σ²/n。因此，当 n 足够大时，X̄ 近似服从均值为 μ，方差为 σ²/n 的正态分布。 选项分析： A. 错误。该选项描述了原分布的参数，而非样本均值的参数。样本均值的方差会随着样本量的增加而减小，不会仍然是 σ²。 B. 正确。该选项准确描述了中心极限定理下样本均值的近似分布，均值为 μ，方差为 σ²/n。 C. 错误。该选项描述的均值和方差都是原分布均值和方差的 n 倍，错误地理解了样本均值的期望和方差。 D. 错误。该选项正确描述了均值，但是错误描述了方差，样本均值的方差会随着样本量的增加而减小。 易错点提醒：易错点在于混淆样本均值的分布与原分布的分布，以及忘记样本均值的方差会除以样本量 n。中心极限定理的关键在于理解样本均值的分布及其参数。