大数の法則(だいすうのほうそく、Law of Large Numbers)は、統計学の基本的な法則の1つです。この法則は、独立な確率変数からなる大量のサンプルがある場合に、その平均が真の値に収束する傾向があることを述べています。 具体的には、確率変数の平均値がその期待値に近づくという性質を示しています。たとえば、コインを何回も投げる実験を考えると、大数の法則によれば、試行回数が増えるにつれて、表が出る確率の平均は0.5に近づくと予想されます。 大数の法則には2つの主要なバージョンがあります。弱法則と強法則です。 弱法則(Weak Law of Large Numbers)は、サンプルサイズが増…