¿Qué fuerza física o restricción subyacente puede explicar la convergencia de variables aleatorias en la teoría de probabilidad (por ejemplo, la ley de los grandes números) y por qué esto no hace que (algún tipo de) determinismo sea un hecho obvio?

No hay “fuerza” o “restricción”.

Creo que puede estar malinterpretando qué tipo de “convergencia” ocurre cuando observamos grandes cantidades de muestras aleatorias.

Digamos que estás lanzando una moneda (regular) repetidamente y contando el número de caras (H) y colas (T). Por lo tanto, su predicción será que obtendrá aproximadamente la mitad H y aproximadamente la mitad T. Sin embargo, esto no es, por supuesto, una regla estricta ; claramente podrías lanzar una moneda 10 veces y obtener 7 caras, o 2 caras, o incluso algo más extremo de vez en cuando. Pero, si seguías volteando el tiempo suficiente, el porcentaje se acercaría al 50%.

Si entiendo su pregunta correctamente, cree que esto significa que, si comenzó con “demasiados” Ts, de alguna manera es más probable que cambie H en el futuro. En el caso de los lanzamientos de monedas, esto no es correcto , y en realidad hay un nombre especial para este tipo de creencia incorrecta: la falacia del jugador.

Entonces, si muchos Ts “tempranos” no implican más Hs “tardíos”, ¿qué está pasando? ¿Qué “te devuelve a la media”? Nada De hecho, en términos absolutos, cuantas más veces lance la moneda, mayor será la diferencia entre los resultados esperados y observados , en términos de número de lanzamientos . Si lanzamos una moneda [matemática] N [/ matemática] veces, la desviación estándar del número de caras es proporcional a [matemática] \ sqrt {N} [/ matemática], que obviamente se hace más grande a medida que se lanzan más monedas. Sin embargo, si estamos viendo porcentajes , estamos tomando el número de caras y dividiendo entre [matemáticas] N [/ matemáticas] . Entonces, la desviación estándar en el porcentaje es proporcional a [math] \ sqrt {N} / N = 1 / \ sqrt {N} [/ math], que se vuelve más pequeña a medida que se lanzan más monedas. Esto es todo lo que significa la ley de los grandes números.

En resumen: no hay nada “que regrese los resultados a la media esperada”, solo se divide entre números cada vez más grandes y, por lo tanto, la desviación de la media se vuelve cada vez menos significativa.

Hasta donde puedo ver, nada de esto tiene nada que ver con el determinismo, de una forma u otra.

No necesitas ninguna fuerza o restricción externa y es lo opuesto al determinismo. La aleatoriedad conduce a ciertas cosas. Una de ellas es la ley de los grandes números.

Por ejemplo, no puedes predecir la tirada de un dado, pero si lanzas 6000 dados es muy probable que APROXIMADAMENTE 1000 sean 1s.

Sí, implica determinismo, pero somos los agentes de esto cuando definimos un espacio muestral. Es decir, definimos las restricciones cuando describimos el problema.