切比雪夫不等式

切比雪夫不等式

切比雪夫不等式证明了随机样本偏离 数学期望某个范围 ϵ \epsilon ϵ的概率≤某个数值。

切比雪夫不等式证明及应用,主要证明过程如下。感觉作者证明第一步到第二步有点偷懒了。

其中第一步的函数区间 ∣ X − μ ∣ ≥ ϵ \left| X-\mu \right|\ge\epsilon ∣X−μ∣≥ϵ应当拆成两个积分区间 X ≤ μ − ϵ X\le\mu-\epsilon X≤μ−ϵ和 X ≥ μ + ϵ X\ge\mu+\epsilon X≥μ+ϵ再分开讨论证明。

切比雪夫不等式的证明这个的证明是对的,但叙事顺序有点乱。

相关推荐
EkihzniY1 小时前
AI+OCR:解锁数字化新视界
人工智能·ocr
东哥说-MES|从入门到精通1 小时前
GenAI-生成式人工智能在工业制造中的应用
大数据·人工智能·智能制造·数字化·数字化转型·mes
铅笔侠_小龙虾2 小时前
深度学习理论推导--梯度下降法
人工智能·深度学习
kaikaile19952 小时前
基于遗传算法的车辆路径问题(VRP)解决方案MATLAB实现
开发语言·人工智能·matlab
lpfasd1232 小时前
第1章_LangGraph的背景与设计哲学
人工智能
Aevget2 小时前
界面组件Kendo UI for React 2025 Q3亮点 - AI功能全面提升
人工智能·react.js·ui·界面控件·kendo ui·ui开发
桜吹雪3 小时前
LangChain.js/DeepAgents可观测性
javascript·人工智能
&&Citrus3 小时前
【杂谈】SNNU公共计算平台:深度学习服务器配置与远程开发指北
服务器·人工智能·vscode·深度学习·snnu
乌恩大侠3 小时前
Spark 机器上修改缓冲区大小
人工智能·usrp
STLearner3 小时前
AI论文速读 | U-Cast:学习高维时间序列预测的层次结构
大数据·论文阅读·人工智能·深度学习·学习·机器学习·数据挖掘