Tung đồng xu nhiều lần thì tỷ lệ mặt ngửa ra sao?
Tung một đồng xu đồng chất: mặt ngửa và mặt sấp đều có xác suất 0,5. Ghi ngửa là 1 và sấp là 0 thì kỳ vọng mỗi lần tung là , và trung bình của lần tung là tỷ lệ mặt ngửa. Biểu đồ dưới đây mô phỏng 100 lần chạy, mỗi lần tung đồng xu 100.000 lần, và vẽ tỷ lệ mặt ngửa của từng lần chạy sau mỗi lần tung, với số lần tung ở thang logarit. Dải mờ quanh 0,5 rộng 0,01 về mỗi phía.- Mô phỏng
- Code Python
Luật số lớn phát biểu thế nào?
Phát biểu chặt chẽ có hai dạng (Pishro-Nik), cùng một điều kiện: là các biến ngẫu nhiên độc lập, cùng phân phối (i.i.d.) và có kỳ vọng hữu hạn . Với đồng xu, là kết quả của lần tung thứ (1 hoặc 0) và . Gọi là trung bình của biến đầu tiên: Dạng yếu (weak law). Với mọi : là mức lệch cho trước. Xác suất để trung bình lệch khỏi từ trở lên tiến về 0 khi tăng. Đó là điều thấy khi nhìn dọc theo một mốc số lần tung trên biểu đồ: phần các lần chạy nằm ngoài dải co dần về 0. Với , xác suất lệch từ trở lên là 92,04% sau 100 lần tung, 54,80% sau 1.000 lần và 4,66% sau 10.000 lần. Dạng mạnh (strong law) (mục 7.2.7). hội tụ hầu chắc chắn (almost surely) về : Xác suất để cả dãy trung bình của một lần chạy, từ đầu đến cuối, tiến tới bằng 1. Đó là điều thấy khi nhìn dọc theo một đường: một lần chạy, với xác suất 1, rồi sẽ đi vào bất kỳ dải hẹp nào quanh 0,5 và không ra khỏi nó nữa. Dạng yếu nói về xác suất ở từng mốc , dạng mạnh nói về cả đường của một lần chạy. Theo Pishro-Nik, hai dạng khác nhau chủ yếu ở mặt lý thuyết.Tham khảo
Nguồn: OpenStax, Introductory Statistics 2e, mục 7.3 và Pishro-Nik, mục 7.1.1 và 7.2.7.Đọc tiếp
Thống kê mô tả
Trung bình, median, độ lệch chuẩn và quantile của một tập dữ liệu.
Kỳ vọng
Lãi lỗ trung bình mỗi lần đặt tiền, và vì sao kỳ vọng dương vẫn có người đang lỗ.

