Die Bibliothek · MathematikTafel № 293 · Folio I
ILL. № 293
MATH
Plate — Gesetz der großen Zahlen

Gesetz der großen Zahlen

Genug Wiederholungen, und aus dem Mittelwert wird der Erwartungswert. Kein Casino der Welt lebt von etwas anderem als von dieser einen Tatsache.
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Facetten
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Der Beitrag

Man wiederhole einen Versuch mit zufälligem Ausgang — Münzwurf, Würfelwurf, eine Ziehung aus irgendeiner Wahrscheinlichkeitsverteilung — hinreichend oft und mittle die Ergebnisse: Mit wachsender Versuchszahl läuft der Mittelwert auf den Erwartungswert zu. Das ist das Gesetz der großen Zahlen. Streng bewiesen hat es zuerst Jacob Bernoulli in der postum erschienenen Ars Conjectandi (1713), für den Sonderfall zweier möglicher Ausgänge; Chintschin lieferte 1929 die schwache Fassung für beliebige Verteilungen, Kolmogorow 1933 die starke. Der Satz trägt die gesamte frequentistische Statistik: Dass sich Wahrscheinlichkeiten überhaupt als langfristige Häufigkeiten ablesen lassen, ist genau seine Aussage. Er ist zugleich der Grund, warum das Casino am Ende immer gewinnt.

Seien X₁, X₂, X₃, … unabhängige, identisch verteilte Zufallsvariablen mit endlichem Erwartungswert μ = 𝔼[Xᵢ], und sei X̄ₙ = (X₁ + … + Xₙ)/n das Stichprobenmittel. Das schwache Gesetz der großen Zahlen besagt, dass X̄ₙ in Wahrscheinlichkeit gegen μ konvergiert: Für jedes ε > 0 gilt P(|X̄ₙ − μ| > ε) → 0 für n → ∞. Das starke Gesetz verschärft das zur fast sicheren Konvergenz. Der Beweis der schwachen Fassung ergibt sich aus der Tschebyschow-Ungleichung, angewandt auf das Stichprobenmittel, dessen Varianz σ²/n linear in n schrumpft. Wichtiger ist, was das Gesetz nicht behauptet: Die einzelnen Abweichungen werden nicht kleiner — die Summe Σ Xᵢ schwankt nach dem zentralen Grenzwertsatz weiter in der Größenordnung √n —, kleiner wird allein ihr Durchschnitt. Der Spielerfehlschluss liest das Gesetz als Ausgleichsgebot: Auf eine Pechsträhne müsse Glück folgen. Doch jeder Versuch steht für sich, und nichts holt etwas nach; die Konvergenz wird nicht erzwungen, sie stellt sich ein. Casinos haben daraus ein Geschäftsmodell gemacht: Jede einzelne Partie ist für den Gast ein kleiner Erwartungsverlust, über Millionen Partien hinweg macht das Gesetz den Bruttoertrag des Hauses nahezu deterministisch. Versicherer rechnen genauso — der einzelne Schadensfall ist unvorhersehbar, der Gesamtschaden eines großen Kollektivs vorhersehbar genug, um ihn zu bepreisen. Scheitern kann das Gesetz an korrelierten Stichproben (sind die Xᵢ nicht unabhängig, greift es womöglich nicht mehr), an unendlicher Varianz (klassisch: die Cauchy-Verteilung) und an schweren Rändern, bei denen die Konvergenz zwar gilt, aber quälend langsam eintritt.

Warum jetztAlles statistische Schätzen — Mittelwerte, Anteile, Regressionskoeffizienten, die Trainingsmetriken des maschinellen Lernens — steht und fällt mit dem Gesetz der großen Zahlen: Wächst die Stichprobe, nähern sich die geschätzten Werte denen der Grundgesamtheit. Monte-Carlo-Verfahren in Physik, Finanzwesen und Technik setzen darauf, dass zufälliges Ziehen gegen das wahre Integral läuft. Versicherer bepreisen Risiken unter der Annahme, dass sich der Gesamtschaden brav nach dem Gesetz verhält; die Katastrophenversicherung sitzt genau dort, wo diese Annahme bricht. Die Portfolio-Diversifikation mittelt das idiosynkratische Risiko heraus — bis die Abschwünge korrelieren und das systemische Risiko übrig bleibt, wie 2008 vorgeführt wurde. Auch das Training von KI-Modellen ruht in jeder Größenordnung auf dem Gesetz: Der stochastische Gradientenabstieg über Mini-Batches setzt voraus, dass der Mittelwert der Gradienten eines Batches gegen den wahren Gradienten strebt. Das tut er, solange die Daten i.i.d. sind — und eben nicht ganz, wenn sie korreliert sind.
Zur VertiefungArs Conjectandi (Bernoulli, 1713). Foundations of the Theory of Probability (Kolmogorov, 1933). Probability and Measure (Billingsley, 3. Aufl., 1995). Probability: Theory and Examples (Durrett, 5. Aufl., 2019).