サンプルの大きさが大きくなるにつれ、そのサンプルの平均は、全体（母集団）の平均に近づく、という法則。たとえばサイコロを振る場合、回数が少ないときにはどれかの目に偏る可能性があるが、回数を重ねるほど、それぞれの目が出る確率が6分の1に近づく。
参考文献
ダニエル・カーネマン 心理と経済を語る
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厳選知識（短文）
共通テンプレ（最終版｜PRO仕様｜固有種タグ中核｜h3統一）
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概念提示（知識核）
大数の法則（試行回数が増加するにつれて、標本平均が母集団の期待値に収束するという確率論の原理）
本文（事実・概念のみ）
大数の法則とは、同一条件下での独立した試行を多数回繰り返すと、その結果の平均値が母集団の平均（期待値）に近づくという確率論の基本法則である。
試行回数が少ない場合には偶然による偏りが大きく現れるが、回数が増えるにつれて偏りは相対的に小さくなる。
この性質は、確率的事象の安定性を数学的に保証する基盤となる。
概念の発生源（人物・分野・文脈）
17〜18世紀の確率論の成立過程で定式化された概念。
特に ヤコブ・ベルヌーイ による理論化を起点として、統計学・確率論の中核原理として発展した。
何を再定義・再構成した概念か
偶然現象は不規則で予測不能であるという直観的理解に対し、
多数の試行を前提とすれば統計的規則性が現れることを再定義した。
どの前提を置き換えているか
単発の結果から全体の性質を判断できる、という前提を置き換え、
十分な試行回数がなければ平均的性質は把握できない、という前提を採用している。
概念の最小モデル（2〜4文）
同一条件の試行を行う。
試行回数を増加させる。
標本平均のばらつきが縮小する。
母集団の期待値に近づく。
補足分析（固有種タグ埋め込み｜中核）
本概念の構造位置
時間構造／判断構造
抽象階層
原理
再利用可能な構造式
反復試行 → 標本集積 → 偏差縮小 → 平均収束
名言8000・Core3との関係性の型
前提補助
固有種タグ：
#時間構造種 #確率認知種 #統計転用種 #intelligence
翻訳・定義固定（多言語・AI解釈用）
原語の射程
Law of Large Numbers：独立同分布の試行における平均収束を含意する。
誤訳されやすい方向
必ず理論値と完全に一致すると誤解されやすい。
日本語で固定した意味範囲
試行回数の増加に伴い、標本平均が期待値へ近づくという統計的性質。
他概念と混同されないための境界
中心極限定理（分布形状の収束）とは異なる。
誤認リスク（最小）
〇〇と混同されやすい
中心極限定理
本概念は△△を意味しない
短期的結果が必ず平均化されることを意味しない。
適用条件を外すと破綻する点
独立性や同一分布の前提が満たされない場合、成立しない。
構造分類タグ（検索・接続用）
#厳選知識
#intelligence
#時間構造
#判断構造
#確率論
参考情報（任意・非引用）
ヤコブ・ベルヌーイ
確率論
統計学
