强大数定律：理解样本平均值与总体平均值之间的关系

强大数定律（Law of Large Numbers）是概率论中的一个定理，指的是随着试验次数的增加，样本平均值趋近于总体平均值的现象。简单来说，就是当样本数量足够大时，样本平均值会趋近于总体平均值。

例如，假设有一个硬币，正反两面出现的概率相等。如果翻硬币的次数足够多，那么正面和反面出现的次数应该大致相等。这就是强大数定律的应用。

强大数定律在实际应用中非常重要，特别是在统计学和金融领域。它使我们能够从样本中得出总体的信息，从而做出更准确的预测和决策。