나무위키에서 긁어온건데, 큰수의 법칙 weak/strong 버전 두개가 있고, statement 자체는 이해를 하겠어
약한 큰수의 법칙은, n이 무한대로 갈 때 sample mean이 실제 기대값과 epsilon 보다 가까워질확률이 1이라는 소리고,
강한 큰수의 법칙은, n이 무한대로 갈 때 sample mean의 극한값이 기대값일 확률이 1이라는 소린데.
사실 lim을 안에 넣었냐 밖에 넣었냐 차이 말고는 두 개의 유의미한 차이를 못느끼겠는데
혹시 WLLN이 성립하는데 SLLN은 성립하지 않는 좀 쉬우면서 직관적인 case가 뭐가 있음?
그리고 저 두개의 차이를 직관적으로 이해할 수 있는 방법이 있을까?
https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_large_numbers
Differences
between the weak law and the strong law 부분 봐봐
convergence in probability냐 almost sure convergence냐 차이일껄
https://en.wikipedia.org/wiki/Convergence_of_random_variables