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La legge dei grandi numeri

John Kerrich lanciò una moneta 10 000 volte durante la Seconda guerra mondiale, ottenendo 5067 teste: proporzione 0.5067.

Dopo cinque teste consecutive, deve uscire croce?

Cinque teste di fila. La prossima dovrà essere croce, no? È una tentazione con un nome: fallacia del giocatore. Assomiglia molto alla legge dei grandi numeri, e qui nasce il problema. La legge esiste davvero, ma non dice nulla sul prossimo lancio e non agisce compensando gli esiti passati. Cominciamo da ciò che afferma davvero.

Se una moneta ha probabilità 1/2 di dare testa, perché escono spesso tre o quattro teste consecutive? Perché la probabilità non descrive pochi lanci, ma molte ripetizioni. La frazione di prove in cui accade un evento è la frequenza relativa: conteggio ÷ numero di prove. La legge dei grandi numeri dice che, aumentando le prove, la frequenza relativa tende ad avvicinarsi alla probabilità teorica.

ContestoJohn Kerrich era un matematico che si trovava a Copenaghen quando la Germania invase la Danimarca nel 1940. Trascorse il resto della guerra in un campo d'internamento. Con molto tempo a disposizione e il compagno Eric Christensen, svolse esperimenti di probabilità. Il più noto consiste in 10000 lanci di moneta, annotando il conteggio progressivo delle teste. Alla fine: 5067 teste e 4933 croci. Costruirono anche una moneta sbilanciata, un disco di legno parzialmente ricoperto di piombo: la proporzione di teste si stabilizzò vicino al 70 percento. Kerrich pubblicò i risultati nel 1946; furono l'esempio classico della legge dei grandi numeri finché i computer non resero economiche le simulazioni.

Kerrich aveva 67 teste in più, ma uno scarto di appena 0.0067

La proporzione di Kerrich era 5067 ÷ 10000 = 0.5067, distante solo 0.0067 da 0.5. Eppure aveva 67 teste in più delle 5000 «attese». È la parte che sorprende: continuando i lanci, la differenza tra teste e metà dei lanci non tende necessariamente a zero; oscilla e spesso cresce. A ridursi è la differenza divisa per il numero di lanci. La legge dei grandi numeri diluisce la fortuna iniziale in moltissimi lanci successivi, non la compensa.

Per questo la fallacia del giocatore è falsa. Dopo cinque teste consecutive, il prossimo lancio di una moneta equilibrata dà ancora testa con probabilità 1/2. La moneta non ha memoria e non deve una croce a nessuno. Nel lungo periodo, quella serie iniziale diventa una parte trascurabile di migliaia di lanci.

Cento lanci finiscono di solito tra 0.40 e 0.60

Una regola pratica indica quanto si discosta di solito una proporzione. Per n lanci con probabilità p, circa il 95% delle sequenze termina in p ± 2√(p(1 − p)/n). Per una moneta equilibrata e 100 lanci: 0.5 ± 2√(0.25/100) = 0.5 ± 0.1; da 0.40 a 0.60 è normale. Per 10000 lanci è 0.5 ± 0.01. Lo 0.5067 di Kerrich è ben dentro, circa 1.34 deviazioni standard sopra 0.5. Nota la radice: per una fascia dieci volte più stretta servono cento volte i lanci.

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La fascia colorata è p ± 2√(p(1 − p)/n). Usa Lancia 1.000 e poi Lancia 10.000 e osserva la linea blu stabilizzarsi nella fascia che si restringe. La riga «Teste meno valore atteso» mostra lo scarto nei conteggi, che non si stabilizza.
Prova: imposta Probabilità di testa a 0.70, vicino al valore della moneta al piombo di Kerrich, e fai 10000 lanci. La linea si stabilizza a 0.70 anziché 0.50. La legge vale anche per monete sbilanciate: rivela la loro probabilità.

Lo stesso ragionamento permette di valutare l'euro belga di OpenStax. Con 250 lanci la fascia del 95% per una moneta equilibrata è 0.5 ± 2√(0.25/250) = 0.5 ± 0.063, circa da 0.437 a 0.563. Lo 0.56 osservato è interno, vicino al bordo. Per questo la conclusione corretta è «forse sbilanciata, servono altri lanci», non «certamente truccata».

Frequenza relativaNumero di volte in cui si verifica l'evento ÷ numero di prove
Legge dei grandi numeriAumentando le prove, la frequenza relativa si avvicina alla probabilità
Fallacia del giocatoreCredere che i risultati passati cambino il prossimo risultato indipendente
Fascia del 95% per una proporzionep ± 2√(p(1 − p)/n)
  1. Kerrich: 5067 teste in 10000 lanci. Qual era la proporzione di teste?
  2. Quante teste oltre 5000 ottenne Kerrich?
  3. Moneta equilibrata, 100 lanci. Semiampiezza della fascia del 95%, 2√(0.25/100)?
  4. Moneta equilibrata, 10000 lanci. Semiampiezza della fascia del 95%?
  5. Per dimezzare l'ampiezza della fascia, per quanto devi moltiplicare i lanci?
  6. Una moneta equilibrata ha dato testa 5 volte di fila. Quanto vale P(testa al prossimo lancio)?
  7. Il 56% di 250 lanci ha dato testa. Quante teste sono?
  8. Lanci un dado 30 volte e ottieni 7 sei. Qual è la frequenza relativa del sei, con 3 decimali?
  9. Quale frase esprime la legge dei grandi numeri?
    • Dopo molte teste, croce diventa più probabile
    • Il numero di teste meno metà dei lanci si riduce a 0
    • La proporzione di teste si avvicina alla probabilità aumentando i lanci
    • Con abbastanza lanci la proporzione è esattamente 0.5
  10. 0.56 su 250 lanci rientra nella fascia del 95% da 0.437 a 0.563?
    • Sì, appena dentro
    • No, è fuori
Errori comuni
  • «È uscita croce sette volte di fila, quindi ora tocca a testa.» La moneta non ha memoria. Con una moneta equilibrata l'ottavo lancio dà testa con probabilità 1/2, proprio come il primo. La legge dei grandi numeri non spinge il lancio successivo verso il lato rimasto indietro.
  • «Per la legge dei grandi numeri, 10 lanci dovrebbero dare 5 teste.» Dieci non è un numero grande. La probabilità di esattamente 5 teste in 10 lanci equilibrati è 252/1024, circa 0.246: circa tre volte su quattro si ottiene un conteggio diverso. La legge riguarda la proporzione dopo molti lanci.
  • «Dopo 1000 lanci ho 530 teste, 30 di troppo. Continuando, quelle 30 spariranno.» L'eccesso non deve necessariamente ridursi. Supponi che resti 30 dopo 10000 lanci. La proporzione sarà 5030 ÷ 10000 = 0.503, molto più vicina a 0.5 rispetto a 0.53. Si stabilizza perché lo stesso scarto è diviso per un numero maggiore. (I conteggi sono inventati.)
Nota per l'insegnanteQui si confondono due idee: stabilizzazione della proporzione e compensazione dei conteggi. Solo la prima è vera. Una sequenza utile: conta a mano 20 o 30 lanci, poi fanne 10000 nel laboratorio e confronta due righe, la proporzione di teste e lo scarto rispetto al conteggio atteso. Chiedi di prevedere lo scarto prima di premere il pulsante. Nel curricolo coreano, la frequenza relativa si studia alle medie; «probabilità statistica» e «legge dei grandi numeri» nel corso superiore di Probabilità e statistica, che suggerisce strumenti digitali per ottenere molte prove.
Punti chiave
  • Frequenza relativa = conteggio ÷ prove.
  • Legge dei grandi numeri: la proporzione si avvicina alla probabilità; lo scarto nei conteggi non necessariamente.
  • Fascia tipica del 95%: p ± 2√(p(1 − p)/n). Con 100 volte i lanci, ampiezza pari a un decimo.
  • I lanci indipendenti non hanno memoria.
Fonti di questo corso (9)
  • Curriculum: 교육부 고시 제2022-33호 [별책 8] 수학과 교육과정 (ncic.re.kr/inv/org/download.do?year=2022&seq=10003559&orgType=ogi4, PDF read 2026-10-19: 초등학교 5~6학년군 [6수04-04]~[6수04-06] 가능성을 말과 0, 1/2, 1 같은 수로 나타내기; 중학교 1~3학년군 [9수04-03] 상대도수, [9수04-05] 경우의 수(두 경우의 수를 더하거나 곱하는 정도), [9수04-06] 확률(상대도수로서의 의미와 경우의 수의 비율로서의 의미, 각 경우의 가능성이 같다는 가정), 용어 상대도수·사건·확률; 공통수학1 [10공수1-03-01]~[10공수1-03-03] 합의 법칙·곱의 법칙·순열·조합, 기호 nCr; 확률과 통계 [12확통01-03] 이항정리, 용어 이항계수·파스칼의 삼각형; [12확통02-01]~[12확통02-06] 확률의 기본 성질·덧셈정리·여사건의 확률·조건부확률·독립과 종속·곱셈정리, 용어 시행·통계적 확률·수학적 확률·여사건·배반사건·조건부확률·종속·독립·독립시행과 기호 P(A), P(B|A); [12확통03-03] 이항분포, [12확통03-04] 정규분포와 이항분포의 관계, [12확통03-05]·[12확통03-06] 임의추출·표본평균과 모평균, 용어 큰 수의 법칙·이항분포·정규분포·모평균·표본평균과 기호 B(n, p), N(m, σ²), X̄)
  • Textbook: OpenStax, Introductory Statistics 2e by Barbara Illowsky and Susan Dean, 3.1 terminology, equally likely outcomes, dime and nickel, law of large numbers, Belgian one euro coin 56% heads in 250 trials, conditional probability, Table 3.1 handedness of 100 people (openstax.org/books/introductory-statistics-2e/pages/3-1-terminology)
  • 4.3 binomial distribution
  • 7.1 central limit theorem for sample means, example mean 90, SD 15, n = 25, standard error 3 (.../pages/7-1-the-central-limit-theorem-for-sample-means-averages)
  • Yut rules for the Korean example only: 국립민속박물관 한국민속대백과사전 「윷놀이」, 도·개·걸·윷·모 by how many of the four sticks land 뒤집어진 (folkency.nfm.go.kr/kr/topic/detail/1595, read 2026-10-19)
  • Kerrich story: John Kerrich, 10,000 tosses, 5,067 heads (JMP case study JMP014 by DeWayne Derryberry, jmp.com/en/academic/case-study-library/is-a-coin-fair, citing Baldi and Moore; Wikipedia "John Edmund Kerrich")
  • Galileo story: Sopra le scoperte dei dadi, sum 10 in 27 ways and 9 in 25 ways with three dice (English translation, University of York history of statistics, york.ac.uk/depts/maths/histstat/galileo.pdf)
  • Pascal story: Pascal to Fermat, 29 July 1654, one six in four throws "as 671 to 625" (American Physical Society, aps.org/apsnews/2009/07/pascal-letters-fermat-points; Gaston Sanchez, De Mere's games; Statistical Science 2024 "Antoine Gombaud, Chevalier de Méré")
  • Galton story: Francis Galton, Natural Inheritance of 1889, the quincunx (Wikipedia "Galton board")

Consultato il: 2026-10-17