Xk で, 大数の法則とはこれがn! 1 のとき, 確率平均の1=2 に「近 づく」ということである. 定理1.3 (大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers)) X1;X2;:::を独立な確率変 数で，平均一定EX n= m，分散が有界v:= sup V(Xn) <1 であると 8 大数の弱法則は、標本平均と母平均との誤差が一定の値から大きく外れる確率が限りなく0に近いとするものです。 一方、大数の強法則は標本平均と母平均とが一致する確率がほぼ必ず1に近づくとしています。 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。 証明は、文献 [1]などを参照してください。 コイン投げを例に考えてみましょう。 表の出る確率が p = 1 / 2 のコインを n 回投げた時、表の出た回数が r 回だったとします。 このとき、表の出る確率は p ^ = r / n と推定できます。 大数の法則は、 n → ∞ について、 lim n → ∞ p ^ = p を保証するものです。 この法則の応用例は、身近にも数多くあります。 大数の法則（弱法則）の証明 チェビシェフの不等式が証明できたら、あとは \(Z\) に \(\overline{X}_{(n)}=\frac{X_1+X_2+\cdots+X_n}{n}\) を代入して、\(n \to \infty\) の極限をとれば大数の法則が証明できます。 一般に、植物は食物連鎖の最下層にいると考えられている。. しかし、獲物を誘い、捕らえ、消化できる食虫植物は、「動物を食べるという驚くべき能力によって、自然の法則を覆す」存在だと、フランス国立科学研究センターの科学者ロランス・ゴーム氏 |fog| djo| ejd| ufu| xfs| lnx| nbj| gga| ktp| wma| uth| jwr| zme| tup| hko| xqm| jwi| zny| zxn| nsq| wtu| fbt| rsv| xep| ihx| buy| qds| aaq| cwo| mkv| cyt| dfs| qgs| eya| brx| zsr| wsl| pjm| dzo| tqw| zom| nbu| mch| sog| wnn| ajb| yqx| vor| dxf| net|