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大數據技術

拋2枚硬幣與拋10000枚硬幣的區別,大數據并沒那么神秘

對于大數法則,可能經常會聽到,但知道是怎么一回事的人其實并不多。大數法則和現在大熱的大數據有異曲同工之妙。即使如此,大數法則也并沒那么神秘

馬上進入正題,用拋硬幣來解釋大數法則,拋到正面為10,拋到反面為0,然后計算平均值,就這么簡單。

第一次實驗

分3組,國內服務器租用服務器托管,每組各拋10次;A組2枚硬幣,B組10枚硬幣,C組50枚硬幣,結果如下:

換成拆線圖,結果如下:

從圖中可以看到,2枚的線波動非常厲害;50枚比10枚波動要小一些。

第二次實驗

依然分3組,每組各拋10次;A組1000枚硬幣,B組5000枚硬幣,C組10000枚硬幣,由于樣本數據太大,采用Excel計算,結果如下:

換成拆線圖,結果如下:

從圖中可以看到,3條線的波動基本一致,而且每次的平均值已經比較接近了。

這是大數法則?

是的,從拋硬幣實驗中,香港服務器租用,可以看到隨著硬幣數量的增加,每次的平均值就越接近。到達一個臨界點后,大數法則就生效。在保險行業,大數法則至關重要,投保的人數越多這個游戲才能繼續玩下去。

所以,大數法則,你學會了嗎?

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