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切比雪夫不等式证明(精选多篇)

网站:公文素材库 | 时间:2019-05-22 10:50:30 | 移动端:切比雪夫不等式证明(精选多篇)

第一篇:切比雪夫不等式证明

切比雪夫不等式证明

一、

试利用切比雪夫不等式证明:能以大小0.97的概率断言,将一枚均匀硬币连续抛1000次,其出现正面的次数在400到600之间。

分析:将一枚均匀硬币连续抛1000次可看成是1000重贝努利试验,因此

1000次试验中出现正面h的次数服从二项分布.

解:设x表示1000次试验中出现正面h的次数,则x是一个随机变量,且

~xb(1000,1/2).因此

500

2

1

1000=×==npex,

250)

2

答题完毕,祝你开心!

1

1(

2

1

1000)1(=××==pnpdx,

而所求的概率为

}500600500400{}600400{<<=<}100100{<<=exxp

}100{<=exxp

975.0

100

1

2

=≥

dx

.

二、

切比雪夫(chebyshev)不等式

对于任一随机变量x,若ex与dx均存在,则对任意ε>0,

恒有p{|x-ex|>=ε}<=dx/ε^2或p{|x-ex|<ε}>=1-dx/ε^2

切比雪夫不等式说明,dx越小,则p{|x-ex|>=ε}

越小,p{|x-ex|<ε}越大,也就是说,随机变量x取值基本上集中在ex附近,这进一步说明了方差的意义。

同时当ex和dx已知时,切比雪夫不等式给出了概率p{|x-ex|>=ε}的一个上界,该上界并不涉及随机变量x的具体概率分布,而只与其方差dx和ε有关,因此,切比雪夫不等式在理论和实际中都有相当广泛的应用。需要指出的是,虽然切比雪夫不等式应用广泛,但在一个具体问题中,由它给出的概率上界通常比较保守。

切比雪夫不等式是指在任何数据集中,与平均数超过k倍标准差的数据占的比例至多是1/k^2。

在概率论中,切比雪夫不等式显示了随机变数的「几乎所有」值都会「接近」平均。这个不等式以数量化这方式来描述,究竟「几乎所有」是多少,「接近」又有多接近:

与平均相差2个标准差的值,数目不多于1/4

与平均相差3个标准差的值,数目不多于1/9

与平均相差4个标准差的值,数目不多于1/16

……

与平均相差k个标准差的值,数目不多于1/k^2

举例说,若一班有36个学生,而在一次考试中,平均分是80分,标准差是10分,我们便可得出结论:少于50分(与平均相差3个标准差以上)的人,数目不多于4个(=36*1/9)。

设(x,σ,μ)为一测度空间,f为定义在x上的广义实值可测函数。对於任意实数t>0,

一般而言,若g是非负广义实值可测函数,在f的定义域非降,则有

上面的陈述,可透过以|f|取代f,再取如下定义而得:

概率论说法

设x为随机变数,期望值为μ,方差为σ2。对于任何实数k>0,

改进

一般而言,切比雪夫不等式给出的上界已无法改进。考虑下面例子:

这个分布的标准差σ=1/k,μ=0。

当只求其中一边的值的时候,有cantelli不等式:

证明

定义,设为集的指标函数,有

又可从马尔可夫不等式直接证明:马氏不等式说明对任意随机变数y和正数a有pr(|y|leopeatorname{e}(|y|)/a。取y=(x?μ)2及a=(kσ)2。

亦可从概率论的原理和定义开始证明。

第二篇:切比雪夫不等式的证明(离散型随机变量)

设随机变量x有数学期望?及方差?,则对任何正数?,下列不等式成立 2

?2

p?x?e(x)????2 ?

证明:设x是离散型随机变量,则事件x?e(x)??表示随机变量x取得一切满足不等式xi?e(x)??的可能值xi。设pi表示事件x?xi的概率,按概率加法定理得

p?x?e(x)????

xi?e(x)???pi

这里和式是对一切满足不等式xi?e(x)??的xi求和。由于xi?e(x)??,即?xi?e(x)?2??2xi?e(x)??,所以有2?2?1。

2?xi?e(x)?又因为上面和式中的每一项都是正数,如果分别乘以?2,则和式的值将增大。

于是得到

p?x?e(x)????

xi?e(x)???pi?xi?e(x)????xi?e(x)??22pi?1

?2xi?e(x)????xi?e(x)?2pi

因为和式中的每一项都是非负数,所以如果扩大求和范围至随机变量x的一切可能值xi求和,则只能增大和式的值。因此

p?x?e(x)????1

?2??x?e(x)?i

i2pi

上式和式是对x的一切可能值xi求和,也就是方差的表达式。所以,

?2

p?x?e(x)????2 ?

第三篇:经典不等式证明-柯西不等式-排序不等式-切比雪夫不等式-均值不等式

mathwww.bsmz.netportant www.bsmz.netbers. after the full understanding of the chebyshev’s inequality, finally, www.bsmz.net1?m2?????mn时,就是切比雪夫不等式. nnnn

注意:切比雪夫与推论3等号成立的条件均为a1?a2?????an,b1?b2?????bn中至少一组成立.

二、切比雪夫不等式的应用

1、构造两组数证明不等式.此类问题最关键、也是最难的步骤就是构造,选择两组数时往往需要很强的技巧.

例1、已知0?a?b?c?d?e,例2、设xi?r?(i?1,2,???,n),

n

n

?(n?1)i?1

ad?cd?cb?be?ea?.求证:. a?1?5

?x

i?1

n

i

?1

求证:

i?1

例3、设xi?r?(i?1,2,???,n),k?1.

n

1n1nxik?1

求证:?(201*,女子数学奥林匹克) xi??k???1?xx1?xi?1i?1ii?1ii?1i

n

2、去分母.能用切比雪夫不等式去分母的分式不等式,往往当变量排序后,分式的值也可以排序.一般的,当分母的值与分式的值都能排序时,可考虑用这种方法.

ak3

?(第四届中国东南) 例4、设a,b,c?0,abc?1.求证:对整数k(k?2),?

b?c2

例5、设a,b,c?0,a?b?c?1.求证:

?

1bc?a?

1a

?

27

(201*,塞尔维亚) 31

例6、a,b,c?0,

?a?b?1?1.求证:a?b?c?ab?bc?ca(201*,罗马尼亚)

12

3、极值问题中的化简作用.在多元极值问题中,恰当地运用切比雪夫不等式可以将代数式简化,有助于问题的解决.

例7、给定实数c?(,1).求最小的常数m,使得対任意的整数n?2及实数

nnm

1n

只要满足?kak?c?ak,总有?ak?m?ak,其中,0?a1?a2?????an,m??cn?

nk?1k?1k?1k?1

为不超过实数cn的最大整数.(201*,中国数学奥林匹克). 例8、给定正整数r,s,t,满足1?r?s?t,对满足条件

xjxj?1

?1?

s?t

(j?1,2,???,n)的所j?t

?j(j?1)???(j?s?1)x

有正实数x1,x2,???,xn,求m?

n

j

?(j?r)???(j?s?1)x

j?1

j?1n

的最小值.

j

练习题

x33

1、 设x,y,z?r?,xyz?1.求证:??(第39届imo预选题)

(1?y)(1?z)4

(提示:利用切比雪夫去分母,在用均值不等式及切比雪夫不等式推论)

2、 设设为u,v,w正实数,满足条件u?vwu??1,试求u+v+w的最小值. (201* 第三届女子 五)

(提示:由切比雪夫不等式得3、 设a,b,c?0,

??

u?.

?3

a???a,a?b?c求证:ab2c3?1

1222cba23222c(提示:abc?abc??abc(??)由切比雪夫得 a3abc

1222cba122211112

abc(??)?abc(c?a?b)(??)?(ab?bc?ca)) 3abc9abc9

4、 设k是给定的非负整数.求证:对所有满足x?y?z?1的正实数x,y,z,不等式

xk?21

??xk?1?yk?zk7成立,并给出等号成立的条件.

(201*塞尔维亚数学奥林匹克)

(提示:当k?0时易证.当k?1时,不妨设x?y?z,则不难得到

xk?2yk?2zk?2?k?1k?k?1k

k?1kkkx?y?zy?z?xz?x?yk

xk?1?yk?zk?yk?1?zk?xk?zk?1?xk?yk由切比雪夫及其推论可证)

5、 设x1,x2,???,xn是n(n?2,n?n?)个非负实数,且求x1?4x2?????nxn的最大值. (提示:设si?

?x

i?1

n

i

?n,?ixi?2n?2

i?1

n

?x

j?i

n

j

.则x1?4x2?????nxn?s1?3s2?????(2n?1)sn由切比雪夫得

(n2?1)(s2?????sn).所以,最大值为n2?2 n?1

n?2n?2

,x2?x3?????xn?1?0,xn?当x1?n?时,取得等号) n?1n?13s2?????(2n?1)sn?

(补)在锐角三角形中,证明:

?sina??sin2a

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