大數定律公式為g=log*vn。
概率論歷史上第壹個極限定理屬於伯努利，後人稱之為“大數定律”。概率論中討論隨機變量序列的算術平均值向隨機變量各數學期望的算術平均值收斂的定律。
大數定律概述
大數定律的定義是，當隨機事件發生的次數足夠多時，隨機事件發生的頻率趨近於預期的概率。可以簡單理解為樣本數量越多，其平概率越接近於期望值。大數定律的條件：1、獨立重復事件；2、重復次數足夠多。
與“大數定律”對應的，就是“小數定律”， 小數定律的內容：如果樣本數量比較小，那麽什麽樣的極端情況都有可能出現。但是我們在判斷不確定事件發生的概率時，往往會違背大數定律。
伯努利大數定律公式：
伯努利大數定律設fn為n重伯努利實驗中事件A發生的次數，p為A在每次實驗中發生的概率，則對任意給定的實數ε>0，則成立。
基本內容
設有壹 隨機變量 序列，假如它具有形如（1）的性質，則稱該隨機變量服從 大數定律。（又譯為“貝努力大數定律”）
伯努利大數定律設fn為n重 伯努利實驗中事件A發生的 次數，p為A在每次實驗中發生的 概率，則對任意給定的實數ε>0，有 成立。即n趨向於無窮大時，事件A在n重伯努利事件中發生的頻率fn/n無限接近於事件A在壹次實驗中發生的概率p。