La lettre L

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

N

O

P

Q

R

S

T

U

V

W

X

Y

Z

Loi des grands nombres

Loi statistique due au mathématicien Suisse Jacques BERNOUILLI (1654-1705) pour qui le hasard n’est pas l’équivalent du chaos mais obéit à la loi des grands nombres.
A partir d’observations statistiques faites sur une période passée et portant sur la reproduction d’un même évènement, il est possible d’inférer pour l’avenir et pour ce même évènement, sous réserve que les conditions entourant sa survenance demeurent identiques, et de prévoir avec une grande précision le nombre de fois qu’il se produira de nouveau.

قانون الأعداد الكبيرة

ما كان للتأمين بصورته المعاصرة أن يظهر لولا اكتشاف ما سمي في علم الإحصاء قانون الأعداد الكبيرة.                

و يرجع الفضل في ذلك للعالم في الرياضيات السويسري (Jacques BERNOUILLI – 65461705-).

ذلك إن سر التأمين ينكشف في الإجابة عن السؤال: كيف يمكن من خلال تجميع المخاطر على مستوى مجموعة من الأفراد (وهو عمل شركة التأمين) إلى تقليل المخاطر التي يواجهها كل فرد من تلك المجموعة (وهو غرض المستفيد من التأمين) إنه قانون الأعداد الكبيرة (أو قانون المتوسطات).

يعود اكتشاف هذا القانون إلى عدة قرون مضت عندما لاحظ الرياضيون في القرن السابع عشر في أوروبا عند أعدادهم لقوائم الوفيات إن عدد الموتى من الذكور والإناث من كل بلد يميل إلى التساوي كلما زاد عدد المسجلين في القائمة. وقد أصبحت دراسة هذه الظاهرة جزءاً من علم الإحصاء عندما كتب عنها سيمون  بواسان وسماها قانون الأعداد الكبيرة لما بدا له من إنها تشبه نواميس الطبيعة. وقانون الأعداد الكبيرة يتعلق باستقرار تكرار بعض الحوادث عند وجود عدد كافٍ منها، مع أنها تبدو عشوائية لا ينتظمها قانون إذا نظر إليها كل واحدة على حدة.

Law of Large Numbers

Statistical Law due to the Swiss mathematician Jacques Bernoulli (1654-1705) for whom the chance is not the equivalent of chaos but is subjected to the law of large numbers.

From statistical observations carried out on a past period based on the repetition of the same event, it is possible to infer for the future and for that event, provided that the conditions surrounding its occurrence remains the same, and we can predict with a great accuracy the number of times that it will happen again.