一句话定义
独立同分布的随机变量样本越多，样本均值越接近真实期望——这是为什么注重 概率分布 的决策者敢说”只要样本量足够大，大数定律终究会把你带回你应该在的高度”。
来源
详细解释
- 核心承诺：长期来看，运气会平均掉；剩下的就是真实的实力（Edge）。
- 决策气质上的应用：
- 不会因一次侥幸胜利而狂喜——这只是一次有利抽样。
- 不会因一次正确策略的投资遭遇失败而崩溃——这只是一次不利抽样。
- 关键是确保单次决策的数学期望为正，并且能玩到大数足够大的那一刻。
- 重要前提：必须避免破产/出局——大数定律只对”还在场上”的人有效，这是 凯利公式 与 非遍历性 的核心。
- 与 回归均值 互补：回归均值讲单次极端值之后的波动；大数定律讲长期收敛。