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切比雪夫不等式证明
姓名:XXX 日期:XX年X月X日
切比雪夫不等式证明
切比雪夫不等式证明
一、
试利用切比雪夫不等式证明:能以大小0.97的概率断言,将一枚均匀硬币连续抛1000次,其出现正面的次数在400到600之间。
分析:将一枚均匀硬币连续抛1000次可看成是1000重贝努利试验,因此
1000次试验中出现正面h的次数服从二项分布.
解:设x表示1000次试验中出现正面h的次数,则x是一个随机变量,且
~xb(1000,1/2).因此 500 2 1
1000=×==npex, 250) 2
答题完毕,祝你开心! 1 1( 2 1
1000)1(=××==pnpdx,
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而所求的概率为
}500600500400{}600400{<<=<}100100{<<=exxp }100{<=exxp 975.0 100 1 2 dx 二、
切比雪夫(chebyshev)不等式
对于任一随机变量x,若ex与dx均存在,则对任意ε>0, 恒有p{|x-ex|>=ε}<=dx/ε^2或p{|x-ex|<ε}>=1-dx/ε^2 切比雪夫不等式说明,dx越小,则p{|x-ex|>=ε}
越小,p{|x-ex|<ε}越大,也就是说,随机变量x取值基本上集中在ex附近,这进一步说明了方差的意义。
同时当ex和dx已知时,切比雪夫不等式给出了概率p{|x-ex|>=ε}的一个上界,该上界并不涉及随机变量x的具体概率分布,而只与其方差dx和ε有关,因此,切比雪夫不等式在理论和实际中都有相当广泛的应用。需要指出的是,虽然切比雪夫不等式应用广泛,但在一个具体问题中,由它给出的概率上界通常比较保守。
切比雪夫不等式是指在任何数据集中,与平均数超过k倍标准差的数据占的比例至多是1/k^2。
在概率论中,切比雪夫不等式显示了随机变数的「几乎所有」值都会「接近」平均。这个不等式以数量化这方式来描述,究竟「几乎所有」
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