概念Law of Large Numbers
大数定律
概率论基石之一，由雅各布·伯努利于17世纪末首次严格证明，指出随着独立重复试验次数趋于无穷，样本均值将以概率1收敛于总体期望值
时间轴 (近 90 天)
10月12日
论文证明此前风险界中出现的对数因子并非本质性的，可被完全消除，从而将收敛速率提升到与经典大数定律一致的 O(1/√N) 水平
待验证50%
10月12日
O(1/√N) 的收敛速率在速率意义上无法再改进，代表风险估计触及信息论意义上的最优速率
待验证50%
9月23日
使用大数定律需要iid与有限均值，使用中心极限定理还需有限方差
待验证50%
9月17日
根据大数定律，样本量越大，事件发生的频率就越接近其理论概率
待验证50%
8月28日
传统保险的精算模型建立在大数定律基础之上，通过观察大量同类事件的历史发生频率和损失分布推导未来风险概率，因此在前沿科技这种薄数据或零数据环境下失效
待验证50%