인생에서 2 차원 무작위 변수의 적용

많은 수의 법칙은 통계적 분포와 샘플 분포 사이의 관계를 설명하는 기초이며, 많은 수의 관찰이 추정 된 전체 매개 변수의 값에 근접할 수있는 이유를 설명합니다. 많은 수의 법칙은 확률 이론에서 중요한 법칙입니다. 확률사건의 표현을 불확정 적분으로 변환해 얻은 결론으로 확률론에서 결과의 유효성을 증명하는 데 자주 사용된다.

대수의 법칙은 무작위 진동 현상을 설명하는 데도 사용될 수 있다. 즉,' 대량의 관찰을 거쳐 결과가 예상 평균에 가깝다' 는 디지털 게임과 복권에 적용돼 투자자의 행동을 허용 범위 내에서 유지할 수 있다. 대수의 법칙은 인플레이션 법칙, 투자 수익률 법칙, 시장 전체 추세와 같은 경제 법칙을 예측하는 데 사용될 수 있다.

확률론사에서 첫 번째 극한정리는 베르누이 (Bernoulli) 에 속하며, 후세 사람들은 이를' 대수법칙' 이라고 부른다. 확률론에서는 무작위 변수 시퀀스의 산술 평균이 무작위 변수의 각 수학에서 기대하는 산술 평균에 수렴되는 법칙에 대해 설명합니다. 대량의 무작위 사건이 반복되는 가운데, 흔히 거의 필연적인 법칙이 있는데, 바로 대수의 법칙이다. 통속적으로 말하면, 이 정리는 실험이 변하지 않는 상황에서 여러 차례 실험을 반복할 때 무작위 사건이 발생하는 빈도가 그 확률에 근접한다는 것이다. 우연히 어느 정도의 필연성이 있다.