kanun, bir rassal değişkenin uzun vadede beklenen değere ulaşacağını söyler. bir olay için ne kadar çok bağımsız deney yapılır ve ne kadar çok girdi elde edilirse gözlemlenen olayların sonucunda bir ortalama bulunacak ve bu ortalama beklenen değere yakınsayacaktır.

bir tavla zarını attığınızda 1,2,3,4,5,6 rakamlarından birisi gelecektir. yeterli şekilde zar atıldığında zar ortalamasının bir süre sonra 3.5 bandında seyrettiği gözlemlenmiştir. bununla ilgili yapılmış bir deneyde; 25 kere atılan bir zar için atış sayılarını yatay eksene, gelen sayıları dikey eksene yerleştirdiğimizde şöyle bir grafik ortaya çıkmış. 

ardışık noktalar doğru parçası ile birleştirildiğinde bir gelişigüzellik göze çarpmaktadır. 

yatay eksende atış sayısı ve düşey eksende gelen sayıların ortalaması işaretlendiğinde, 

bu grafigi elde etmişler. 

atış sayısı büyüdükçe gelen sayıların ortalamasında 3.5'a doğru bir yakınsama olduğu görülmüş.

diğer bir örnek ise para atma olayıdır. yazı ve tura gelme olasılığı birbirine eşit ve 1/2 dir. yeterli sayıda para atılma deneyi yapıldığında paranın herhangi bir yüzünün grafiği %50'ye yakınsayacaktır.

peki bu bilgi doğrultusunda bir kumarbaz neden yanılır ve neden uzun vadede kasa kazanır?

monte carlo yanılgısı (monte karlo yanlışı) diye bir terim vardır. kumarbazlar iyi bilirler. eşit olasılığa sahip olaylardan birisi beklenenden sık ortaya çıktı diye, bundan sonra ortaya çıkma şansının azaldığını varsaymak yanılgısıdır. ismini, monte carlo'da bir kumarhanede, rulet masasında üst üste siyah gelmesinden sonra, artık bu döngü kırılır ve kırmızı gelir düşüncesiyle 1/2 olasılığı ihmal edip kırmızının gelme olasılığını daha çok gören müşterilerin her siyahtan sonra kırmızıya para yatırıp kaybetmelerine neden olan yanlış düşüncelerinden alır.

mesela para atma olayı rassal bir süreçtir ve deneyin sonunda yazı ve tura gelme durumu eşit ve 1/2'dir. para atıldığında üst üste 10 kere yazı geldikten sonra 11. kez artık bu döngünün kırılacağını ve tura gelme olaslığının daha fazla olduğunu düşünürüz. içimizde buna dair bir inanç ve beklenti oluşur. bu yanılgıdan başka bir şey değildir 11. durum diğer 10 durumdan bağımsızdır ve olasılık hala 1/2'dir. bu şekilde beklenti içine girmemizin ve yanılgıya düşme sebebimiz ise büyük sayılar kanunuyla ilişkili. doğamız gereği gözlemlediğimiz birçok rassal sürecin ortalamada (beklenen değerinde) hareket etmesini bekliyoruz. yazı ve tura gelmesi olasılıkları eşit olduğu için, ilk 10 atışta beklenti 5 yazı ve 5 tura gelmesi yönündedir; ancak 10 atışta da yazı gelince gelecekteki atışlarda bu açığın kapanması ve daha fazla tura gelmesi gerektiğine yönelik bir hisse kapılıyoruz. sonlu sayıdaki denemelerde uzun bir süre yazı geldiğinde bunu takip eden denemelerde ortalamayı dengelemek için tura gelme olasılığının arttığını düşünmek yanılgısına düşüyoruz. oysa az yapılan sonlu denemelerde değil, sonsuza giden durum denemelerinde başarıya ulaşırız.

rassal süreçlerde deney sayısı sonsuza giderken deney sonuçlarının ortalamasının beklenen değere yakınsaması bir gerçektir; ancak bu yakınsama aradaki açığın kapanması sayesinde değil de önemsiz hale gelmesiyle olur. madeni para için yapılan deneylerde yazının gelme olasılığı ve turanın gelme olasılığının birbirine eşit olduğunu ve sonsuz deney yaptığımızda yazı/tura oranının 1'e yakınsayacağını biliyoruz (sonuçta ikisinin gelme olasılığı 1/2 idi. olasılıkları oranı 1 ise grafik 1'e yakınsar). örneğin 30 kere madeni parayı fırlattığınızda 10 yazı ve 20 tura geldiğini varsayalım ve başka bir madeni parayı da 1000 defa fırlatalım. onda da 482 yazı 518 tura geldiğini varsayalım. 30 kere fırlattığınız durumda yazı/tura oranı 0.5. oysa deney sayısını arttırdığımz diğer durumda yazı/tura oranı 0.968 ile 1'e yakınsıyor. görüldüğü gibi yazı ve tura sayıları arasındaki fark gittikçe artmasına rağmen (ilkinde 10 diğerinde 36) bu fark deney sayısı arttıkça önemsiz hale gelmeye başlıyor ve deney sayısı arttıkça varması gereken değere ulaşıyor 1'e yakınsıyor. bozuk para örneğinde olduğu gibi rulette de kırmızı ve siyah gelme sayısı deney sayısını arttırdığımızda doğru bir sonuca ulaşacaktır. buradaki yanılgı; sadece birkaç denemeden sonra sıranın karşı tarafa geçeceği düşüncesi yani açığın kapanacak olması fikri. bu birkaç denemeden sonra değil oldukça fazla deneme yaptıktan sonra mümkün.

konuyla ilgili wikipediada bir simülasyon var. hemen sağ tarafta. oradaki kırmızı ve mavileri yazı ve tura olarak düşünün. sonlara doğru fark artmsına rağmen hemen yandaki grafiğe baktığınızda değerlerin birbirine yaklaştığını oranların ikisinin birden %50'ye yakınsadığını görürsünüz.

uzun vadede kasanın kazanma durumu ise şöyle;

yine bir kumarhane örneği olsun. oyunun kuralı şudur; oynayan kişi ortaya 10 tl koyar ve bir bozuk para havaya atılır, tura gelirse kumarhane 10 tl’yi alır, yazı gelirse oynayan kişi kendi 10 tl’sini geri alır ve kumarhane üzerine 8 tl daha verir (beklenen değer: kumarhane için her oyunda +2tl kazanç elde etmek). büyük sayılar kanunu uzun vadede kumarhanenin kazançlı çıkacağını söyler. başlarda oynayan kazanmış olsa bile uzun vadede kumarhanenin bu düzenekle ilgili grafiği.

günlük hayatımızda da rastadığımız bu kanun, hem sigorta şirketlerini ayakta tutar hem de hukukta yazılı olmayan kurallardandır. sigorta şirketi için büyük sayılar kanunu, daha çok sayıda örnek incelenirse daha gerçekçi tahmin yürütme şansının olması anlamına gelmektedir. geçmişte yaşanmış olayları inceleyip ileriye dönük tahminlerde bulunmaya çalışırlar. hukukta ise varsayalım adamın biri diğerine silah kullanarak saldırıda bulunuyor. ama diğer taraf ölmüyor. burada önemli olan adamın ölüp ölmemesi değil silahla birine ateş edildiğinde beklenen sonucun ölüm olacağının ateşi eden kişi tarafından biliniyor oluşudur.