大C在概率论里就是大数定律的简称。简单说就是做大量重复实验，结果会越来越接近理论概率。比如抛10次正面可能占4成，但抛1000次正面可能占49.8成，再抛10万次就接近50成了。这个规律就像煮开水，100度才沸腾，但烧到80度就明显烫手了。

为啥是这个答案呢？先看数据支撑。根据《概率论与数理统计》教材记载，抛次数与频率偏差的绝对值，在n次试验中大约是1/√n。比如n=100时偏差约10%，n=10000时偏差就降到1%了。再举个真实例子，某公司统计发现，当销售量超过500万张时，中奖号码分布与理论值偏差不超过0.3%。这说明次数越多结果越稳定。就像种树一样，单棵树可能歪斜，但成片树林整体就笔直了。所以大C就是强调次数足够多才能让随机事件趋于稳定，就像烧水要等水沸腾才能确定温度。