网站的在线支付怎么做,厦门h5建站,云羽网络网站建设,wordpress怎么解密密码切比雪夫不等式#xff08;Chebyshev’s Inequality#xff09;
切比雪夫不等式是概率论中的一个基本不等式#xff0c;用于估计随机变量偏离其期望值一定范围的概率。它对于任何具有有限期望和有限方差的随机变量都成立。 公式表达
切比雪夫不等式的基本形式如下#xf…切比雪夫不等式Chebyshev’s Inequality
切比雪夫不等式是概率论中的一个基本不等式用于估计随机变量偏离其期望值一定范围的概率。它对于任何具有有限期望和有限方差的随机变量都成立。 公式表达
切比雪夫不等式的基本形式如下 P ( ∣ X − μ ∣ ≥ k σ ) ≤ 1 k 2 , 其中 k 0. P(|X - \mu| \geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^2}, \quad \text{其中 } k 0. P(∣X−μ∣≥kσ)≤k21,其中 k0.
其中 X X X随机变量 μ E [ X ] \mu \mathbb{E}[X] μE[X]随机变量的期望 σ 2 Var ( X ) E [ ( X − μ ) 2 ] \sigma^2 \text{Var}(X) \mathbb{E}[(X - \mu)^2] σ2Var(X)E[(X−μ)2]随机变量的方差 σ Var ( X ) \sigma \sqrt{\text{Var}(X)} σVar(X) 标准差 k k k任意正实数表示偏离标准差的倍数 解释 不等式意义切比雪夫不等式表示随机变量 X X X偏离其期望值 μ \mu μ至少 k σ k\sigma kσ的概率不会超过 1 k 2 \frac{1}{k^2} k21。也就是说随着 k k k增大随机变量偏离期望值的概率迅速减少。 适用条件切比雪夫不等式适用于任何随机变量 X X X只要其期望值和方差有限。它对分布形状没有要求因此适用于非对称分布或长尾分布等。 推导过程
切比雪夫不等式基于马尔可夫不等式 P ( Y ≥ a ) ≤ E [ Y ] a , 其中 a 0 , Y ≥ 0. P(Y \geq a) \leq \frac{\mathbb{E}[Y]}{a}, \quad \text{其中 } a 0, Y \geq 0. P(Y≥a)≤aE[Y],其中 a0,Y≥0.
通过定义 Y ( X − μ ) 2 Y (X - \mu)^2 Y(X−μ)2并代入马尔可夫不等式
定义随机变量的偏差平方为 Y ( X − μ ) 2 Y (X - \mu)^2 Y(X−μ)2因此 Y ≥ 0 Y \geq 0 Y≥0且 E [ Y ] Var ( X ) σ 2 \mathbb{E}[Y] \text{Var}(X) \sigma^2 E[Y]Var(X)σ2。应用马尔可夫不等式 P ( ( X − μ ) 2 ≥ k 2 σ 2 ) ≤ E [ ( X − μ ) 2 ] k 2 σ 2 . P((X - \mu)^2 \geq k^2\sigma^2) \leq \frac{\mathbb{E}[(X - \mu)^2]}{k^2\sigma^2}. P((X−μ)2≥k2σ2)≤k2σ2E[(X−μ)2].简化右边的分母 P ( ( X − μ ) 2 ≥ k 2 σ 2 ) ≤ σ 2 k 2 σ 2 1 k 2 . P((X - \mu)^2 \geq k^2\sigma^2) \leq \frac{\sigma^2}{k^2\sigma^2} \frac{1}{k^2}. P((X−μ)2≥k2σ2)≤k2σ2σ2k21.注意到 ( X − μ ) 2 ≥ k 2 σ 2 ⟺ ∣ X − μ ∣ ≥ k σ (X - \mu)^2 \geq k^2\sigma^2 \iff |X - \mu| \geq k\sigma (X−μ)2≥k2σ2⟺∣X−μ∣≥kσ因此 P ( ∣ X − μ ∣ ≥ k σ ) ≤ 1 k 2 . P(|X - \mu| \geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^2}. P(∣X−μ∣≥kσ)≤k21. 应用举例
质量控制在工业生产中用切比雪夫不等式估计产品参数偏离标准值一定范围的概率。数据分析对于缺乏分布信息的随机变量切比雪夫不等式提供了一个分布无关的概率界限。金融领域用于估算金融资产回报率偏离期望值的概率。 直观理解
切比雪夫不等式的保守性体现在其仅利用方差和期望的信息而不依赖分布的形状。例如 k 2 k 2 k2表示偏离期望值至少2个标准差的概率不会超过 1 4 25 % \frac{1}{4} 25\% 4125%。 k 3 k 3 k3表示偏离期望值至少3个标准差的概率不会超过 1 9 ≈ 11.1 % \frac{1}{9} \approx 11.1\% 91≈11.1%。
切比雪夫不等式保证了对极端值概率的一个上界但这个界限通常较为宽松。
切比雪夫不等式有多种通用形式适用于不同的随机变量表达方式。以下是几种常见形式 1. 标准形式经典形式 P ( ∣ X − μ ∣ ≥ k σ ) ≤ 1 k 2 , k 0. P(|X - \mu| \geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^2}, \quad k 0. P(∣X−μ∣≥kσ)≤k21,k0.
其中 μ E [ X ] \mu \mathbb{E}[X] μE[X]随机变量的期望 σ 2 Var ( X ) \sigma^2 \text{Var}(X) σ2Var(X)随机变量的方差 k k k偏离标准差的倍数
这是最常用的切比雪夫不等式形式表明随机变量偏离其期望值的概率不会超过某一上界。 2. 分布无关形式
对于任意随机变量 X X X具有有限的期望 μ \mu μ和方差 σ 2 \sigma^2 σ2 P ( ∣ X − a ∣ ≥ b ) ≤ σ 2 b 2 , b 0. P(|X - a| \geq b) \leq \frac{\sigma^2}{b^2}, \quad b 0. P(∣X−a∣≥b)≤b2σ2,b0. a a a可以是任意常数通常取为 μ E [ X ] \mu \mathbb{E}[X] μE[X]。 b b b表示偏离的范围。
这是一种更广义的形式适用于任何常数中心点 a a a。 3. 非对称形式
对于随机变量 X X X和任意正数 ϵ 0 \epsilon 0 ϵ0我们可以对正负偏差进行不同的估计
正偏差右尾概率 P ( X − μ ≥ ϵ ) ≤ Var ( X ) ϵ 2 . P(X - \mu \geq \epsilon) \leq \frac{\text{Var}(X)}{\epsilon^2}. P(X−μ≥ϵ)≤ϵ2Var(X).负偏差左尾概率 P ( X − μ ≤ − ϵ ) ≤ Var ( X ) ϵ 2 . P(X - \mu \leq -\epsilon) \leq \frac{\text{Var}(X)}{\epsilon^2}. P(X−μ≤−ϵ)≤ϵ2Var(X).
这两个不等式将切比雪夫不等式拆分成单侧偏差的概率估计。 4. 概率离散化形式
设随机变量 X X X的概率分布是离散的且具有有限的数学期望和方差则切比雪夫不等式可以写成 ∑ ∣ X − μ ∣ ≥ k σ P ( X ) ≤ 1 k 2 . \sum_{|X - \mu| \geq k\sigma} P(X) \leq \frac{1}{k^2}. ∣X−μ∣≥kσ∑P(X)≤k21.
这里的 ∑ ∣ X − μ ∣ ≥ k σ \sum_{|X - \mu| \geq k\sigma} ∑∣X−μ∣≥kσ表示所有使得随机变量 X X X偏离其期望值 μ \mu μ至少 k σ k\sigma kσ的离散值的概率总和。 5. 归一化形式标准正态化
将随机变量 X X X标准化为零均值单位方差的形式 X − μ σ \frac{X - \mu}{\sigma} σX−μ切比雪夫不等式可以写为 P ( ∣ X − μ σ ∣ ≥ k ) ≤ 1 k 2 , k 0. P\left(\left|\frac{X - \mu}{\sigma}\right| \geq k\right) \leq \frac{1}{k^2}, \quad k 0. P( σX−μ ≥k)≤k21,k0.
这一形式特别适合对归一化随机变量进行概率界限的估计。 6. 期望导出形式
对于非中心点的偏差概率例如偏离一个常数 a a a P ( ∣ X − a ∣ ≥ ϵ ) ≤ E [ ( X − a ) 2 ] ϵ 2 , ϵ 0. P(|X - a| \geq \epsilon) \leq \frac{\mathbb{E}[(X - a)^2]}{\epsilon^2}, \quad \epsilon 0. P(∣X−a∣≥ϵ)≤ϵ2E[(X−a)2],ϵ0.
此形式直接利用二阶矩 E [ ( X − a ) 2 ] \mathbb{E}[(X - a)^2] E[(X−a)2]可以灵活应用于非对称分布或不同的中心点。 总结
这些形式的核心思想是一致的用有限的期望和方差信息估计随机变量偏离的概率。根据具体问题的背景对称性、中心点选择、分布特性等可以选择合适的形式。
