\( \definecolor{colordef}{RGB}{249,49,84} \definecolor{colorprop}{RGB}{18,102,241} \)
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La loi des grands nombres (LGN) stipule que lorsque le nombre d'essais indépendants \(n\) augmente, la moyenne d'échantillon \(\overline{X}_n\) :
Oscille de plus en plus loin de l'espérance \(\mu\).
Converge vers l'espérance théorique \(\mu\).
Devient toujours exactement égale à \(\mu\) pour un \(n\) assez grand.
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