Հավանականությունների տեսության մեջ Չեբիշևի անհավասարությունը (որը նաև կոչվում է Բիենայմե-Չեբիշև անհավասարություն) երաշխավորում է, որ հավանականությունների բաշխումների լայն դասի համար արժեքների որոշակի մասից ոչ ավելին կարող է լինել որոշակիից ավելի: հեռավորությունըմիջինից.
Ինչպե՞ս եք անում Չեբիշևի անհավասարությունը:
Չեբիշևի անհավասարությունը հնարավորություն է տալիս իմանալու, թե տվյալների որ մասնաբաժինը համապատասխանում է K ստանդարտ շեղումներին ցանկացած տվյալների հավաքածուի միջինից:
Անհավասարության նկարազարդում
- K=2-ի համար մենք ունենք 1 – 1/K2=1 - 1/4=3/4=75%: …
- K=3-ի համար մենք ունենք 1 – 1/K2=1 - 1/9=8/9=89%: …
- K=4-ի համար մենք ունենք 1 – 1/K2=1 - 1/16=15/16=93,75%.
Ի՞նչ է չափում Չեբիշևի անհավասարությունը:
Չեբիշևի անհավասարությունը, որը նաև հայտնի է որպես Չեբիշևի թեորեմ, վիճակագրական գործիք է, որը չափում է դիսպերսիան տվյալների պոպուլյացիայի մեջ, որը նշում է, որ բաշխման արժեքների 1/k2-ից ոչ ավելին կլինի: ավելի քան k ստանդարտ շեղումներ՝ միջինից հեռու։
Ի՞նչ է C-ն Չեբիշևի անհավասարության մեջ:
Մարկովի անհավասարությունը մեզ տալիս է ոչ բացասական պատահական փոփոխականի պոչի հավանականությունների վերին սահմաններ՝ հիմնված միայն ակնկալիքի վրա: Թող X լինի ցանկացած պատահական փոփոխական (պարտադիր չէ, որ ոչ բացասական) և թող c լինի ցանկացած դրական թիվ: …
Ո՞րն է 95% կանոնը:
95% կանոնը նշում է, որ մոտավորապեսԴիտարկումների 95%-ը գտնվում է նորմալ բաշխման միջինի երկու ստանդարտ շեղումների մեջ: Նորմալ բաշխում Սիմետրիկ բաշխման հատուկ տեսակ, որը նաև հայտնի է որպես զանգի ձևավորված բաշխում:
