统计-弱大数定律

弱大数定律（Weak Law of Large Numbers）是概率论中的一条定律，表明当随机变量的观测次数增加时，它们的平均值趋近于其期望。在统计学中，这个定律表明，当样本容量足够大时，样本的平均值会趋近于总体的平均值。

代码实现

在程序中，我们可以使用以下代码来实现弱大数定律的计算和验证：

import random

def weak_law(n, trials):
    result = []
    for i in range(trials):
        sample = [random.randint(1, 6) for j in range(n)]
        mean = sum(sample) / n
        result.append(mean)
    return result

n = 15
trials = 1000
data = weak_law(n, trials)

# 计算样本平均值
sample_mean = sum(data) / trials
# 计算总体平均值
population_mean = (1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 6
# 输出结果
print("样本容量：{}\n样本次数：{}\n样本平均值：{}\n总体平均值：{}".format(n, trials, sample_mean, population_mean))

在这个例子中，我们模拟了掷骰子的实验。我们将骰子掷n次，重复trials次，并记录每次实验的平均值。最后，我们计算所有实验的平均值，并和骰子的总体平均值进行比较。

结果分析

在这个例子中，样本容量为15，重复实验了1000次。运行上述代码后，我们可以得到以下结果：

样本容量：15
样本次数：1000
样本平均值：3.4974000000000006
总体平均值：3.5

我们发现，当样本容量足够大时，样本平均值会趋近于总体平均值。在这个例子中，虽然样本容量只有15，但是重复实验了1000次，所以实验结果已经趋近于总体平均值。这就验证了弱大数定律的效果。

总之，在编写统计程序时，我们可以使用弱大数定律来验证实验结果是否符合总体分布的特征。通过这种方法，我们可以检查我们的统计程序是否正确，并增强程序的可靠性和可复现性。