柴比氏定理證明
想請問有關不等式證明的其中一個步驟為什麼我的理解是錯的？（如下圖） 朋友只說了一句因為期望值沒有反函數的性質還是有點霧煞煞請前輩們解 ... ,,跳到 證明 - 又可從馬爾可夫不等式直接證明：馬氏不等式說明對任意隨機變量Y和正數a有 Pr ( | Y | > a ) ≤ E ( | Y | ) / a -displaystyle -Pr(|Y|>a)-leq ... ,單元32: 8比雪夫定理. 單元32: 柴比雪夫定理. (課本§4.10). 定理4.13. (8比雪夫定理). 設隨機變數Y ... <證> 僅證明連續隨機變數的情”, 同理可證離散的情形. 設f(y) 為Y ... , 柴比氏定理. 不論資料為何種分配，至少有(1 – 1 / k2)的資料會落在距離平均數k個標準差的範圍內。k為大於1的任意實數，即k ＞1。當k = 2時，大約 ...,機率與統計(96下). 單元23: 柴比雪夫定理. 單元23: 柴比雪夫定理. (課本x3.11). 提供隨機變數Y P( k ; +k ) 的機率的下界. 定理3.14. (Chebyshev's Theorem). 設隨機變.
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單元32: 8比雪夫定理. 單元32: 柴比雪夫定理. (課本§4.10). 定理4.13. (8比雪夫定理). 設隨機變數Y ... <證> 僅證明連續隨機變數的情”, 同理可證離散的情形. 設f(y) 為Y ... http://www.math.ncu.edu.tw 柴比氏定理與經驗法則
柴比氏定理. 不論資料為何種分配，至少有(1 – 1 / k2)的資料會落在距離平均數k個標準差的範圍內。k為大於1的任意實數，即k ＞1。當k = 2時，大約 ... http://eportfolio.lib.ksu.edu. 柴比雪夫定理(§3.11)
機率與統計(96下). 單元23: 柴比雪夫定理. 單元23: 柴比雪夫定理. (課本x3.11). 提供隨機變數Y P( k ; +k ) 的機率的下界. 定理3.14. (Chebyshev's Theorem). 設隨機變. http://www.math.ncu.edu.tw |