機率收斂(converge in probability)

大數法則(4)弱大數法則(Weak law of large numbers)

大數法則(4)弱大數法則(Law of large numbers-4. Weak law of large numbers)
國立高雄大學應用數學系黃文璋教授/國立高雄大學應用數學系黃文璋教授責任編輯

連結:大數法則(3)巨數法則

摘要:本文從「伯努力試驗(Bernoulli trial)」談起,說明「大數法則」的主要內涵,進而介紹「弱大數法則(weak law of large numbers)」,並釐清常見的誤解。

大數法則又稱大數率或平均法則(law of averages)。由於有大數法則,使得在不確定性(uncertainty)中,我們仍能掌握一些確定性(certainty);在混亂(chaos)中,仍有其秩序(order)。大數法則是說:若一實驗(或觀測),能持續且重複地進行,則觀測值之平均,將任意接近期望的成果。比較正式一點的說,就是隨機所產生樣本之平均,當樣品數很大,將有很大的機率,接近母體之平均。

機率論早期的發展,常對某件事是否發生有興趣。如:投擲銅板是否出現正面?玩撲克牌得到 \(3\) 條等。換句話說,對只有兩個結果的觀測有興趣。以 \(X_i=1\),表第 \(i\) 次觀測該事件發生,\(X_i=0\),表第 \(i\) 次觀測該事件未發生。如此觀測到一串 \(0,1\) 的數列。