關於大數定律

　　泊松分佈與泊松大數定律，泊松的名字對學機率論與數理統計的人來說，可謂耳熟能詳。原因主要在於泊松近似公式，以及更重要的，原於該近似公式的泊松分佈，分佈的重要性和知名度在離散型分佈中僅次於二項分佈。

　　泊松的另一個重要工作是把伯努利大數定律推廣到每次試驗中事件發生的機率可以不同的情況，現稱泊松大數定律。

　　機率論歷史上第一個極限定理屬於伯努利，後人稱之為“大數定律”。機率論中討論隨機變數序列的算術平均值向隨機變數各數學期望的算術平均值收斂的定律。在隨機事件的大量重複出現中，往往呈現幾乎必然的規律，這個規律就是大數定律。通俗地說，這個定理就是，在試驗不變的條件下，重複試驗多次，隨機事件的頻率近似於它的機率。偶然中包含著某種必然。

　　1、大數定律是在隨機事件的大量重複出現中，往往呈現幾乎必然的規律，這個規律就是大數定律。通俗地說，這個定理就是，在試驗不變的條件下，重複試驗多次，隨機事件的頻率近似於它的機率。偶然中包含著某種必然。

　　2、機率論歷史上第一個極限定理屬於伯努利，後人稱之為“大數定律”。機率論中討論隨機變數序列的算術平均值向隨機變數各數學期望的算術平均值收斂的定律。