많은 숫자의 법칙은 무엇입니까?

다수의 법칙은 임의 변수의 샘플 평균이 임의 변수의 수가 증가함에 따라 이론적 평균에 접근 할 것이라는 통계 정리입니다. 다시 말해, 통계 샘플이 클수록 전체 그림의 결과를 더 정확하게 얻을 가능성이 높습니다. 낮은 샘플 숫자는 결과를 더 쉽게 비뚤어지는 경향이 있지만 상당히 정확할 수 있습니다.

동전은 많은 수의 법칙을 보여주는 데 사용할 수있는 좋은 예입니다. 종종 초기 수준의 통계 과정에서 많은 수의 법칙이 얼마나 효과적인지를 보여주기 위해 사용됩니다. 대부분의 동전에는 양면, 머리와 꼬리가 있습니다. 동전이 뒤집히면 논리에 따르면 동전이 머리 나 꼬리쪽에 착륙 할 가능성이 동일하다고 말합니다. 물론 이것은 동전의 균형, 자기 특성 및 기타 요인에 따라 다르지만 일반적으로 이것은 사실입니다.

동전이 몇 번만 뒤집 으면 결과가 e가 있음을 나타내지 않을 수 있습니다.머리와 꼬리에 착륙 할 가능성. 예를 들어, 동전을 4 번 뒤집으면 머리와 1 개의 꼬리가 1 개를 산출 할 수 있습니다. 4 개의 머리와 꼬리가 없을 수도 있습니다. 이것은 통계적 이상입니다.

그러나

대량의 법칙에 따르면 샘플이 증가함에 따라 이러한 결과는 가능성의 실제 표현과 일치 할 가능성이 높습니다. 동전이 200 배를 뒤집 으면 머리에 착륙하는 횟수가 좋으며 꼬리는 각각 100에 가깝습니다. 그러나 법률이나 대량은 각각 정확히 100이 될 것으로 예측하지 않으며, 평균보다 작은 가능성 범위를 더 대표 할 가능성이 높습니다.

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다수의 법칙은 적절한 샘플이 필요한 이유를 보여줍니다. 통계는 시간이 충분하지 않거나 전체 모집단을 샘플로 사용하는 것이 비현실적이기 때문에 사용됩니다. 그러나 인구 샘플E는 계산되지 않은 인구의 대표 구성원이 있음을 의미합니다. 샘플이 전체 모집단을 반영하기 위해서는 적절한 수의 임의 변수가 필요합니다.

샘플의 큰 규모를 결정하는 것은 일반적으로 여러 요인에 따라 다릅니다. 주된 요인은 신뢰 구간입니다. 예를 들어, 통계적 신뢰 구간은 인구가 특정 매개 변수에 속하는 확실성입니다. 95 %의 신뢰 구간을 설정하면 인구의 95 %가 합리적인 확실성이 해당 매개 변수에 속함을 의미합니다. 특정 신뢰 구간에 필요한 샘플은 인구의 수와 원하는 신뢰 구간을 고려하는 공식에 의해 결정됩니다.

다수의 법칙은 단순한 개념이지만, 정당화를 돕는 이론과 공식은 상당히 복잡 할 수 있습니다. 간단히 말하면, 법률 또는 다수는 이유에 대한 최상의 설명입니다.더 큰 샘플은 작은 샘플보다 낫습니다. 아무도 통계 샘플링이 완전히 정확할 것이라고 긍정적으로 보장 할 수는 없지만 많은 수의 법칙은 많은 부정확 한 결과를 방지하는 데 도움이됩니다.

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