16/12/10 15:30:21.40 LjTObdCi.net
>>217 補足
大数の法則 と期待値(平均)μの存在
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大数の法則 - 歴史に探る数学・物理法則:2010-09-10 (金)
大数の法則
大数の法則とは コイン投げやサイコロで実感できるように、何度も試行すれば、コインの場合は表がでた割合は1/2に近づくし、サイコロではほぼ同じ出目数に近づくし、出目数の平均は3.5に近づく。このように、何度も同じ試行を独立に繰り返す時、確率変数の和の期待値が、限りなく母集団の期待値に近くなるという法則である。
大数の法則とは
ヤコブ・ベルヌーイ（Jakob Bernoulli、1654- 1705）による弱大数の法則を紹介する。 Xiを互いに独立で同じ確率分布に従う確率変数とする。その確率分布の期待値をμとし、平均値 X*=(x1+x2+...+xn)/n をサンプル平均とする。 下記の３つを仮定する
独立性：確率変数X1,X2, ・ ・ ・,Xn が互いに独立
平均の同一性：μ = E(Xi) , i = 1, 2, ・ ・ ・ , n
分散の有限性：σi^2 = V (Xi) ? σ2 , i = 1, 2, ・ ・ ・ , n
この時、任意の正数εについて
n-->無限大の時 Prob{| x*-μ|>ε ｝--->０
大数の法則は期待値(平均)μが存在することを前提としており、平均が存在しないような場合には大数の法則を適用することは適切ではない。
証明には、チェビシェフの不等式が使われる。
大数の法則の証明 †
チェビシェフの不等式を期待値及び分散に適用する．
X*=(x1+x2+...+xn)/n
とおくと、独立な試行なので
E(X*)=nμ/n=μ
となる。 また独立性より
V(x*)=(σ1^2+σ2^2+...+σn^2)/n2 < σ^2/n
なるσが存在する（分散の有限性より） チェビシェフの不等式より
Prob{|x-μ|?k}<=(σ^2/n)k^2
上式の右辺は、n-->無限大 の時０に近づくので、大数の法則が証明された。