切比雪夫不等式

切比雪夫不等式

一、总结

一句话总结：

【事件大多会集中在平均值附近】：切比雪夫不等式，描述了这样一个事实，事件大多会集中在平均值附近。

切比雪夫不等式：$$P ( | X - \mu | \geq k \sigma ) \leq \frac { 1 } { k ^ { 2 } }$$ 其中 k>0 ，μ是期望，σ是标准差。

 

1、切比雪夫不等式和马尔科夫不等式 的关系？

切比雪夫不等式是马尔科夫不等式的特殊情况

马尔科夫不等式：$$P ( X \geq a ) \leq \frac { E ( X ) } { a }$$

切比雪夫不等式：$$P ( | X - \mu | \geq k \sigma ) \leq \frac { 1 } { k ^ { 2 } }$$ 其中 k>0 ，μ是期望，σ是标准差。

 

 

二、切比雪夫不等式

博客对应课程的视频位置：

 

具体可以参照知乎高赞回答

切比雪夫不等式到底是个什么概念? - 知乎
https://www.zhihu.com/question/27821324

 

这里只是做一个总结

总结在上面的总结中