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大数の強法則
ベルヌーイ試行による確率をグラフ表示する
概要
大数の弱法則より少ない条件でより強い結論を導くもので、
標本数nが十分に大きければ、「独立に同一の分布に従う確率変数」の標本平均と母平均（期待値）とが一致する確率が1に近づく
(数学的には、標本平均は母平均に概収束すると言います。)
P \{ \lim_{n\to \infty} \bar{x_n} = \mu \}= 1
- 表示項目
- 0.1
- 0.4
- 0.9
使い方
require 'num4probstdy'
Num4ProbStdyLib.dspbdist(n=1200)
出力サンプル
require 'num4probstdy'
Num4ProbStdyLib.dspbdist()
