Questions tagged «probability-inequalities»

概率不等式对于限制可能难以计算的数量很有用。一个相关的概念是浓度不等式,它专门为随机变量偏离某个值的程度提供了界限。

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是什么使霍夫丁不等式成为重要的统计概念?
拉里·瓦瑟曼(Larry Wasserman)在他的博客上发表了一篇帖子,介绍了他计划于去年秋天在课程中涵盖的内容。他指出,他正在放弃一些古典话题,而转向更现代的话题。他提到的一个话题是霍夫丁的不等式。是什么使这个结果对学生和从业者特别重要?

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如果是有限的,吗?
对于连续随机变量XXX,如果E(|X|)E(|X|)E(|X|)是有限的,则limn→∞nP(|X|&gt;n)=0limn→∞nP(|X|&gt;n)=0\lim_{n\to\infty}n P(|X|>n)=0吗? 这是我在互联网上发现的一个问题,但是我不确定它是否成立。 我知道nP(|X|&gt;n)&lt;E(|X|)nP(|X|&gt;n)&lt;E(|X|)n P(|X|>n)<E(|X|)由Markov不等式成立,但是我无法证明当nnn趋于无穷大时,它变为0 。

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更高的是或
因此,我进行了概率测试,但我无法真正回答这个问题。它只是问这样的事情: “考虑到是一个随机变量 0,请使用正确的不等式证明E(X ^ 2)^ 3或E(X ^ 3)^ 2等于或更高。XXXXXX ⩾⩾\geqslant 000E(X2)3E(X2)3E(X^2)^3E(X3)2E(X3)2E(X^3)^2 我唯一能想到的就是詹森的不平等,但我真的不知道如何在这里应用它。

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Markov,Chebyshev不等式严密的随机变量
我对构造Markov或Chebyshev不等式严密的随机变量感兴趣。 一个简单的示例是以下随机变量。 。其均值为0,方差为1,并且 P (| X | ≥ 1 )= 1。对于这个随机变量,chebyshev是紧的(保持相等)。P(X= 1 )=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5P(|X|≥1)=1P(|X|≥1)=1P(|X| \ge 1) = 1 P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|\ge 1) \le \frac{\text{Var}(X)}{1^2} = 1 是否存在马尔可夫和切比雪夫紧的其他有趣(非均匀)随机变量?一些例子将是很好的。
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