대수의 법칙. 측정대상의 숫자 또는 측정횟수가 많아지면 많아질수록 예상치가 실제치에 근접한다는 원칙을 말한다. 즉, 관찰의 횟수를 늘려 가면 일정한 발생확률이 산출되고 관찰대상이 많을수록 확률의 정확성은 커지게 되는데, 이를 대수의 법칙이라고 한다. 아래 표는 주사위를 던졌을 때 실행횟수 별 각 숫자가 나올 확률을 표시한 결과이다. 주사위 각 숫자의 이론적인 산출 가능 확률은 1/6, 즉 16.67%이다. 실행 횟수가 제한(6번 실행)되었을 경우와 실행 횟수가 증가했을 경우의 각 숫자별 산출 확률 상의 편차를 비교해 보면 실행 횟수가 증가할수록 이론적인 확률과 실제 산출 확률 간 편차가 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 구 분 1 2 3 4 5 6 합계 6번 실행 횟수(건) 0 2 2 0 1 1 6 확률(%) 0.0 33.3 33.3 0.0 16.7 16.7 100 표준편차(%) 14.9 100번 실행 횟수(건) 9 20 21 20 15 15 100 확률(%) 9.0 20.0 21.0 20.0 15.0 15.0 100 표준편차(%) 4.6 500번 실행 횟수(건) 82 82 68 88 82 98 500 확률(%) 16.4 16.4 13.6 17.6 16.4 19.6 100 표준편차(%) 2.0 1,000번 실행 횟수(건) 168 144 178 168 174 168 1,000 확률(%) 16.8 14.4 17.8 16.8 17.4 16.8 100 표준편차(%) 1.2 10,000번 실행 횟수(건) 1,619 1,710 1,648 1,659 1,688 1,676 10,000 확률(%) 16.2 17.1 16.5 16.6 16.9 16.8 100 표준편차(%) 0.3 이러한 대수의 법칙에 따라 특정인의 우연한 사고 발생 가능성 및 발생시기 등은 불확실하지만 많은 사람들을 대상으로 관찰해보면 통계적인 사고 발생확률을 산출할 수 있게 된다. 따라서 생명보험에서는 다수의 보험계약자로 구성된 동일한 성질의 위험을 가진 보험집단이 존재해야 하고 그 보험계약자 수가 많을수록 통계적 수치의 정확성이 커지게 되어 보험자(보험회사)가 정확한 보험요율을 산정하고 미래에 발생할 수 있는 손실의 빈도와 강도에 대하여 보다 정확하게 예측할 수 있다.
