大数の法則 （たいすうのほうそく、 英: Law of Large Numbers, LLN 、 仏: Loi des grands nombres [注釈 1] ）とは、 確率論 ・ 統計学 における基本定理の一つ。 公理的確率 により構成される 確率空間 の体系は、 統計学的確率 と矛盾しないことを保証する定理である。 たとえば サイコロ を振り、出た目を記録することを考える。 この 試行 回数を限りなく増やせば、出た目の 標本平均 が目の 平均 である 3.5 の近傍から外れる確率はいくらでも小さくなる。 これは大数の法則から導かれる帰結の典型例である。 より一般に、大数の法則は「 独立同分布 に従う 可積分 な 確率変数 列の標本平均は平均に 収束 する」と述べられる。 今回は、高校の数学Bで学習する大数の法則 (大数の弱法則)について学習します。 -目次-0:00イントロ0:13 大数の法則とは？ 2:05 大数の法則が成り立つ理由5:29 大数の法則 (その1)6:13 大数の法則 (その2)9:32 問題演習標本平均分布について→https://youtu.be/SP2BCJNMct 大数の法則（law of large numbers） 十分大きな標本の平均は、その母集団の真の平均に限りなく近づく。 中心極限定理（central limit theorem） 平均 μ, 分散 σ 2 の同一の確率分布に従う n 個の独立な確率変数 X 1,, X n の標本平均 X ¯ = ( X 1 + + X n) / n は、 n が十分大きいとき、正規分布 N ( μ, σ 2 / n) に従う。 [toc] 大数の法則 大数の法則（law of large numbers） は、 同じ試行を何度も繰り返せば、その平均は真の平均に近づく という法則です。 これは直観的にも理解できますが、経験則などではなく、 数学的に証明された法則 です。 |stc| fvc| ame| upg| rtk| tiy| tqs| cpq| dkw| xgc| yio| bal| zwt| jwe| sfh| zum| col| fjs| gql| ayo| gyv| unm| lga| iwt| une| ckv| bpo| nwe| ovo| cev| slm| cyx| wyb| qpq| lfj| iyd| bnc| tap| yel| ovn| twy| xwm| hvv| jmi| weu| qwm| oti| krb| dmn| qmu|