Čo je Markovova nerovnosť?

Markovova nerovnosť je užitočným výsledkom pravdepodobnosti, ktorá poskytuje informácie o a rozdelenia pravdepodobnosti. Pozoruhodné je, že nerovnosť platí pre akékoľvek rozdelenie s pozitívnymi hodnotami, bez ohľadu na to, aké ďalšie vlastnosti má. Markovova nerovnosť udáva hornú hranicu percentuálneho podielu distribúcie nad konkrétnou hodnotou.

Markovova nerovnosť hovorí o pozitívnej náhodnej premennej X a akékoľvek pozitívne Reálne číslo, pravdepodobnosť, že X je väčšia alebo rovná je menšia alebo rovná očakávaná hodnota z X deleno .

Vyššie uvedený opis možno stručne uviesť pomocou matematického zápisu. V symboloch píšeme Markovovu nerovnosť takto:

P (X ≥ ) ≤ E( X) /

Na ilustráciu nerovnosti predpokladajme, že máme rozdelenie s nezápornými hodnotami (ako napr distribúcia chí-kvadrát). Ak je táto náhodná premenná X Očakáva hodnotu 3, pozrieme sa na pravdepodobnosť niekoľkých hodnôt .

• pre = 10 hovorí Markovova nerovnosť P (X ≥ 10) ≤ 3/10 = 30%. Existuje teda pravdepodobnosť 30% X je väčšia ako 10.
instagram viewer
• pre = 30 hovorí Markovova nerovnosť P (X ≥ 30) ≤ 3/30 = 10%. Existuje teda pravdepodobnosť 10% X je väčšia ako 30.
• pre = 3 hovorí Markovova nerovnosť P (X ≥ 3) ≤ 3/3 = 1. Udalosti s pravdepodobnosťou 1 = 100% sú isté. To znamená, že nejaká hodnota náhodnej premennej je väčšia alebo rovná 3. To by nemalo byť príliš prekvapujúce. Ak sú všetky hodnoty X boli nižšie ako 3, potom by aj očakávaná hodnota bola nižšia ako 3.
• Ako hodnota zvyšuje kvocient E(X) / sa zmenší a zmenší. To znamená, že pravdepodobnosť je veľmi nízka X je veľmi, veľmi veľký. Pri očakávanej hodnote 3 by sme opäť nečakali, že bude veľa distribúcie s hodnotami, ktoré boli veľmi veľké.

Ak vieme viac o distribúcii, s ktorou pracujeme, môžeme spravidla zlepšiť Markovovu nerovnosť. Jeho použitie spočíva v tom, že platí pre všetky distribúcie s nezápornými hodnotami.

Napríklad, ak poznáme priemernú výšku študentov na základnej škole. Markovova nerovnosť nám hovorí, že nie viac ako jedna šestina študentov môže mať výšku väčšiu ako šesťnásobok priemernej výšky.

Ďalším významným využitím Markovovej nerovnosti je dokázať Chebyshevova nerovnosť. Táto skutočnosť vedie k tomu, že názov „Chebyshevova nerovnosť“ sa vzťahuje aj na Markovovu nerovnosť. Zmätok pomenovania nerovností je spôsobený aj historickými okolnosťami. Andrey Markov bol študentom Pafnuty Chebyshev. Chebyshevova práca obsahuje nerovnosť, ktorá sa pripisuje Markovovi.