大数の法則（たいすうのほうそく、law of large numbers）とは、1713年にヤコブ・ベルヌーイによって確立された、確率論・統計学における極限定理の一つで、「経験的確率と理論的確率が一致する」 という、素朴な意味での確率を意味付け、定義付ける法則である。
厳密には大数の強法則(SLLN: Strong Law of Large Numbers)と大数の弱法則(WLLN: Weak Law of Large Numbers)とに分けられる。通常は後者を指すことが多い。前者は数学的収束に近い概念である。
ある試行において事象が起きる確率（数学的確率、理論的確率などともいう）が p であり、その試行は、繰り返し行ったとしてもある回の試行が他の回の試行に影響を及ぼすことがない（独立試行）ものとする。このような前提条件の下で、その事象が起きる比率が試行回数を増やすにつれて近づく値（統計的確率あるいは経験的確率）は p である。つまり、各回の試行において各事象の起こる確率というものが、試行回数を重ねることで、各事象の出現回数によって捉えられるというのが大数の法則の主張するところである。