「無差別の法則」（Law of Large Numbers）は、統計学における法則の一つです。この法則は、大数の法則（Law of Large Numbers）とも呼ばれます。
無差別の法則は、確率論の基本原理の一つであり、独立な試行を繰り返す場合において、試行回数が増えるにつれて結果の平均が真の確率に収束していくという原則を表しています。つまり、十分な試行が行われると、ランダムな現象や事象の統計的な振る舞いが規則的になり、予測可能なパターンが現れるということです。
具体的には、コインの裏表やサイコロの目など、ランダムな現象に対して多くの試行を行うと、表裏の出現確率や各目の出現確率が理論的な確率に近づいていくことが予測されます。例えば、コインを何度も投げる場合、裏と表が出る確率はほぼ50%に収束していくということです。
無差別の法則は、統計学や確率論の基礎となる重要な概念であり、実際のデータの解析や予測においても利用されます。大規模なサンプルサイズを持つ場合には、無差別の法則に基づいて結果の平均や分布を推定することが可能となります。
