在數學與統計學中，大數法則（又稱大數定律、大數律）是描述相當多次數重復實驗的結果的定律。根據這個定律知道，樣本數量越多，則其算術平均值就有越高的概率接近期望值。大數定律很重要，因為它“說明”了壹些隨機事件的均值的長期穩定性。
我們知道，大數定律研究的是隨機現象統計規律性的壹類定理，當我們大量重復某壹相同的實驗的時候，其最後的實驗結果可能會穩定在某壹數值附近。就像拋硬幣壹樣，當我們不斷地拋，拋個上千次，甚至上萬次，我們會發現，正面或者反面向上的次數都會接近壹半。
強大數定律的含義
這壹系列問題其實就是大數定律要研究的問題。很早的時候，人們其實就發現了這壹規律性現象，也有不少的數學家對這壹現象進行了研究，這其中就包括伯努利（後來人們為了紀念他，都認為他是第壹個研究這壹問題的人，其實在他之前也早有數學家研究過）。
伯努利在1713年提出了壹個極限定理，當時這個定理還沒有名稱，後來人們稱這個定理為伯努利大數定律。因此概率論歷史上第壹個有關大數定律的極限定理是屬於伯努利的，它是概率論和數理統計學的基本定律，屬於弱大數定律的範疇。
當大量重復某壹實驗時，最後的頻率無限接近事件概率。而伯努利成功地通過數學語言將現實生活中這種現象表達出來，賦予其確切的數學含義。他讓人們對於這壹類問題有了新的認識，有了更深刻的理解，為後來的人們研究大數定律問題指明了方向，起到了引領作用。
其為大數定律的發展奠定了基礎。除了伯努利之外，還有許許多多的數學家為大數定律的發展做出了重要的貢獻，有的甚至花了畢生的心血，像德莫佛—拉普拉斯，李雅普諾夫，林德伯格，費勒，切比雪夫，辛欽等等。這些人對於大數定律乃至概率論的進步所起的作用都是不可估量的。