大數定律（law of large numbers），指在隨機試驗中，每次出現的結果不同，但是大量重複試驗出現的結果的平均值卻幾乎總是接近於某個確定的值。典型的例子就是拋硬幣的伯努利試驗，當拋硬幣的次數足夠多的時候，正反面出現的概率都接近於1/2。
常用的大數定律有伯努利大數定律和辛欽大數定律。其中伯努利大數定律指在n次獨立試驗中，事件a發生的頻率為p，當n足夠大時，p無限接近事件a真實的發生概率，即頻率的穩定性；辛欽大數定律指若n個獨立同分布的隨機變數存在數學期望，則當n越大時，其演算法平均數越接近於這些隨機變數的真實數學期望值，即均值的穩定性。
大數定律為統計推斷提供了充分的理論依據，我們可以通過抽樣的方法用樣本統計量的特徵去估計總體的特徵，而不需要去研究整個總體。當樣本的數量越大時，其對總體的估計就越接近總體的真實特徵。但在面對小概率事件時，大數定律對總體的估計會顯得無能為力，很多時候結論是失效的。
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