ラージナンバースは、確率論や統計学において非常に重要な概念です。具体的には、サンプルサイズが大きくなるにつれて、サンプルの平均が母集団の平均に近づくという法則を指します。これにより、少数のデータからでも全体の傾向を推測することが可能になります。 主なポイント 定義: ラージナンバースは、サンプルサイズが大きいほど、サンプルの平均が母集団の平均に収束するという理論。 応用: 統計的な推測や実験データの分析において、信頼性の高い結果を得るために利用される。 実例: 例えば、100人の学生のテスト結果を調べると、彼らの平均点が全体の学生の平均点に近づくことが期待される。 この法則は、特に大規模なデータセットを扱う際に、データの信頼性を高めるために非常に役立ちます。