下列结论不正确的是(） A. 设 X 是 n 次重复独立试验中事件 A 发生的次数，p 是事件 A 的概率，则对于任意正数 varepsilon，有 P(|(X)/(n)-p|< varepsilon)geq1-(p(1-p))/(nvarepsilon^2)；B. 设 X 是 n 次重复独立试验中事件 A 发生的次数，p 是事件 A 的概率，则对于任意正数 varepsilon，有 lim_(n to infty) P(|(X)/(n)-p|< varepsilon)=1；C. 设 X 是 n 次重复独立试验中事件 A 发生的次数，p 是事件 A 的概率，则对于任意正数 varepsilon，有 lim_(n to infty) P(|(X)/(n)-p| >varepsilon)=1；D. 伯努利大数定律说明当 n 充分大时，事件 A 发生的频率与概率有较大偏差的可能性较小，同时从理论上证明了频率的稳定性；

为了确定哪个结论不正确，让我们逐步分析每个选项。 **选项A：** 设 $ X $ 是 $ n $ 次重复独立试验中事件 $ A $ 发生的次数，$ p $ 是事件 $ A $ 的概率。则对于任意正数 $ \varepsilon $，有 \[ P\left( \left| \frac{X}{n} - p \right| < \varepsilon \right) \geq 1 - \frac{p(1-p)}{n \varepsilon^2}. \] 这是切比雪夫不等式的直接应用。切比雪夫不等式表明，对于任何具有有限期望值 $ \mu $ 和有限非零方差 $ \sigma^2 $ 的随机变量 $ Y $，以及任何正实数 $ k $， \[ P(|Y - \mu| \geq k \sigma) \leq \frac{1}{k^2}. \] 在我们的情况下，$ Y = \frac{X}{n} $，$ \mu = p $，且 $ \sigma^2 = \frac{p(1-p)}{n} $。设 $ k = \frac{\varepsilon}{\sigma} = \varepsilon \sqrt{\frac{n}{p(1-p)}} $。那么， \[ P\left( \left| \frac{X}{n} - p \right| \geq \varepsilon \right) \leq \frac{p(1-p)}{n \varepsilon^2}, \] 这意味着 \[ P\left( \left| \frac{X}{n} - p \right| < \varepsilon \right) \geq 1 - \frac{p(1-p)}{n \varepsilon^2}. \] 因此，选项A是正确的。 **选项B：** 设 $ X $ 是 $ n $ 次重复独立试验中事件 $ A $ 发生的次数，$ p $ 是事件 $ A $ 的概率。则对于任意正数 $ \varepsilon $， \[ \lim_{n \to \infty} P\left( \left| \frac{X}{n} - p \right| < \varepsilon \right) = 1. \] 这是伯努利大数定律，它表明当 $ n $ 趋向于无穷大时，事件 $ A $ 发生的相对频率 $ \frac{X}{n} $ 依概率收敛到 $ p $。因此，选项B是正确的。 **选项C：** 设 $ X $ 是 $ n $ 次重复独立试验中事件 $ A $ 发生的次数，$ p $ 是事件 $ A $ 的概率。则对于任意正数 $ \varepsilon $， \[ \lim_{n \to \infty} P\left( \left| \frac{X}{n} - p \right| > \varepsilon \right) = 1. \] 这与伯努利大数定律相矛盾，伯努利大数定律表明 $ \lim_{n \to \infty} P\left( \left| \frac{X}{n} - p \right| < \varepsilon \right) = 1 $，这意味着 $ \lim_{n \to \infty} P\left( \left| \frac{X}{n} - p \right| > \varepsilon \right) = 0 $。因此，选项C是不正确的。 **选项D：** 伯努利大数定律说明当 $ n $ 充分大时，事件 $ A $ 发生的频率与概率有较大偏差的可能性较小，同时从理论上证明了频率的稳定性。 这是伯努利大数定律的正确解释。因此，选项D是正确的。 不正确的结论是 $\boxed{C}$。