13.5. 强大数定律（选修）

除了弱大叔定律之外，在概率论中，还可以有“强大数定律”的概念。

Theorem 13.5 (强大数定律)

设 \(\left \{ X_{n} \right \}\) 为一列独立同分布的随机变量序列，其期望为 \(E(X)\) ，则

\[P\left(\lim_{n \to \infty} \frac{ \sum_{i=1}^{n}X_{i} }{n}=E(X) \right)=1\]

Question

大数定律的强弱差异在哪？