Trong lý thuyết xác suất, bất đẳng thức Chebyshev (còn gọi là bất đẳng thức Bienaymé – Chebyshev) đảm bảo rằng, đối với một loại phân bố xác suất rộng,không nhiều hơn một phần nhỏ giá trị nhất định có thể nhiều hơn một khoảng cách từ trung bình.
Bạn thực hiện bất đẳng thức Chebyshev như thế nào?
Bất đẳng thức Chebyshev cung cấp một cách để biết phần dữ liệu nào nằm trong K độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình của bất kỳ tập dữ liệu nào.
Hình minh họa Bất đẳng thức
- Với K=2 ta có 1 - 1 / K2=1 - 1/4=3/4=75%. …
- Với K=3 ta có 1 - 1 / K2=1 - 1/9=8/9=89%. …
- Với K=4 ta có 1 - 1 / K2=1 - 1/16=15/16=93,75%.
Sự bất bình đẳng của Chebyshev đo lường điều gì?
Bất đẳng thức
Chebyshev, còn được gọi là định lý Chebyshev, là một công cụ thống kê đo độ phân tántrong tập hợp dữ liệu cho biết rằng không quá 1 / k2 giá trị của phân phối sẽ làhơn k độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình.
C là gì trong bất đẳng thức Chebyshev?
Bất đẳng thức
Markov cho chúng ta giới hạn trên về xác suất đuôi của một biến ngẫu nhiên không âm, chỉ dựa trên kỳ vọng. Gọi X là bất kỳ biến ngẫu nhiên nào (không nhất thiết là không âm) vàđặt c là bất kỳ số dươngnào. …
Quy tắc 95% là gì?
Quy tắc 95% nói rằngxấp xỉ95% các quan sát nằm trong hai độ lệch chuẩn của giá trị trung bình trên phân phối chuẩn. Phân phối Chuẩn Một loại phân bố đối xứng cụ thể, còn được gọi là phân phối hình chuông.