Buyuk sayilar yasasi ne garantiler, ne garantilemez?

Garantiler: yeterince buyuk orneklemde orneklem ortalamasinin gercek beklenen degere yakin olacagini. Garantilemez: (1) kac gozlem "yeterli" oldugunu — bu varyansa baglidir, (2) kisa vadede ne olacagini — kisa vadede herhangi bir sonuc mumkundur, (3) gecmis sapmalarin "duzeltilecegini" — yakinlasma seyrelme (dilution) ile gerceklesir, telafi ile degil.

Kumarbaz yanilgisi nedir ve neden tehlikelidir?

Kumarbaz yanilgisi, bagimsiz olaylar serisinde gecmis sonuclarin gelecegi etkiledigine dair yanlis inanctir. "Art arda 5 kayiptan sonra kazanma olasiligi artar" diye dusunmek yanlistir. Bu yanilgi trading'de tehlikelidir cunku trader'lari kayip serisinden sonra pozisyon buyutmeye iter (Martingale stratejisi) — ki bu cok hizli hesap erimesine yol acabilir. Buyuk sayilar yasasi gelecekteki trade'lerin olasiligini degistirmez, sadece cok buyuk orneklemde ortalamanin yaklasacagini soyler.

Kac trade yaparsam stratejimin edge'i kanitlanmis olur?

Kesin bir sayi vermek zordur, cunku gereken trade sayisi stratejinin beklenen degeri ve varyansina (dolayisiyla Sharpe ratio'suna) baglidir. Genel rehber: Sharpe = 2.0 icin yaklasik 1 yillik veri, Sharpe = 1.0 icin 4 yil, Sharpe = 0.5 icin 16 yil gerekir. Daha pratik bir yaklasim: minimum 200-500 trade ile baslangic degerlendirmesi yapin, ancak sonuclarin istatistiksel anlamliligini guven araliklari ve hipotez testleri ile dogrulayin.

Buyuk sayilar yasasi ile merkezi limit teoremi arasindaki fark nedir?

Buyuk sayilar yasasi, orneklem ortalamasinin beklenen degere yakinsadigini soyler — yani "nereye gider?" sorusuna yanitlar. Merkezi limit teoremi ise orneklem ortalamasinin dagilim seklini belirler — "nasil bir yol izler?" sorusuna yanit verir. CLT, orneklem ortalamasinin yaklasik normal dagildigini soyler, bu sayede guven araliklari ve hipotez testleri yapilabilir. Ikisi birbirini tamamlar: LLN hedefi, CLT yolu tarif eder.

Büyük Sayılar Yasası Nedir? Uzun Vadede Ne Olur?