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Gesetze der großen Zahlen

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    Ausführliche Definition im Online-Lexikon

    zusammenfassende Bezeichnung für mehrere Konvergenzaussagen über Folgen von Zufallsvariablen mit großer Bedeutung für die Anwendung in der Stichprobenpraxis.

    1. Das Bernoullische Gesetz der großen Zahlen betrifft einen Zufallsvorgang, bei dem mit Wahrscheinlichkeit p ein Erfolg resultiert. Bei n-maliger unabhängiger Wiederholung dieses Vorgangs ist die Anzahl Xν der zu erzielenden Erfolge binomialverteilt (Binomialverteilung) mit Parametern n und p. Es gilt

    d.h. für zunehmendes n konvergiert die relative Häufigkeit MathML (base64):PG1hdGggeG1sbnM9Imh0dHA6Ly93d3cudzMub3JnLzE5OTgvTWF0aC9NYXRoTUwiIG1hdGhzaXplPSIyMCI+Cjxtc3ViPgo8bWk+WDwvbWk+Cjxtcm93Pgo8bWk+djwvbWk+CjxtaT54PC9taT4KPG1pPnY8L21pPgo8L21yb3c+CjwvbXN1Yj4KPC9tYXRoPgo= stochastisch gegen p.

    2. Das Chintschinsche Gesetz der großen Zahlen betrifft eine Folge {Xν} stochastisch unabhängiger (stochastische Unabhängigkeit) Zufallsvariablen mit identischer, aber beliebiger Verteilung und endlichem Erwartungswert E(Xν) = µ. Es gilt

    d.h. der Stichprobendurchschnitt MathML (base64):PG1hdGggeG1sbnM9Imh0dHA6Ly93d3cudzMub3JnLzE5OTgvTWF0aC9NYXRoTUwiIG1hdGhzaXplPSIyMCI+Cjxtb3ZlciBhY2NlbnQ9InRydWUiPgo8bWk+WDwvbWk+Cjxtbz7MhDwvbW8+CjwvbW92ZXI+CjwvbWF0aD4Kν konvergiert für zunehmendes n gegen den Erwartungswert µ.

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