প্রশ্ন ট্যাগ «probability-inequalities»

সম্ভাবনা অসমতা বাউন্ডিং পরিমাণের জন্য দরকারী যা অন্যথায় গণনা করা শক্ত হতে পারে। সম্পর্কিত ধারণা হ'ল ঘনত্বের বৈষম্য যা নির্দিষ্টভাবে একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল কতটা মূল্য থেকে বিচ্যুত হয় তার সীমাবদ্ধতা সরবরাহ করে।

1
হফিংডিংয়ের অসমতাটিকে কীভাবে একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যান ধারণা তৈরি করে?
তার ব্লগে, ল্যারি ওয়াসারম্যানের তার শেষ পাঠের সময়ে কী করার পরিকল্পনা ছিল সে সম্পর্কে একটি পোস্ট রয়েছে । তিনি নোট করেছেন যে তিনি আরও আধুনিক সমস্যার পক্ষে কিছু ধ্রুপদী বিষয় ত্যাগ করছেন। একটি বিষয় যা তিনি উল্লেখ করেছেন হফিংয়ের অসমতা ality এই ফলাফলটি শিক্ষার্থী এবং অনুশীলনকারীদের জন্য বিশেষত কী গুরুত্বপূর্ণ …

3
যদি সসীম হয়, ?
অবিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল XXX , E(|X|)E(|X|)E(|X|) সীমাবদ্ধ হলে, limn→∞nP(|X|&gt;n)=0limn→∞nP(|X|&gt;n)=0\lim_{n\to\infty}n P(|X|>n)=0 ? এটি ইন্টারনেটে আমি খুঁজে পেয়েছি এমন একটি সমস্যা, তবে আমি এটি নিশ্চিত করছি না এটি ধারণ করে কিনা। আমি জানি যে nP(|X|&gt;n)&lt;E(|X|)nP(|X|&gt;n)&lt;E(|X|)n P(|X|>n)<E(|X|) মার্কভ বৈষম্য দ্বারা ঝুলিতে, কিন্তু আমি প্রদর্শন করতে পারবে না এটি 0 যায় nnn অনন্ত চলে …

3
এর চেয়ে বেশি কী, বা
সুতরাং আমি একটি সম্ভাব্যতা পরীক্ষা ছিল এবং আমি সত্যিই এই প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে না। এটি ঠিক এরকম কিছু জিজ্ঞাসা করেছে: " একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল, 0 হিসাবে বিবেচনা করে উচ্চতর বা সমান কী, E (X ^ 2) ^ 3 বা E (X ^ 3) ^ 2 এর প্রমাণ করতে সঠিক …

2
এলোমেলো পরিবর্তনশীল যার জন্য মার্কভ, চেবিশেভ অসমত্বগুলি শক্ত
আমি র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি তৈরি করতে আগ্রহী যার জন্য মার্কভ বা চেবিশেভ বৈষম্যগুলি শক্ত are একটি তুচ্ছ উদাহরণ নিম্নোক্ত র্যান্ডম ভেরিয়েবল। P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5। এর গড়টি শূন্য, বৈকল্পিক 1 এবংP(|X|≥1)=1P(|X|≥1)=1P(|X| \ge 1) = 1। এই র্যান্ডম ভেরিয়েবলের জন্য চেবিশেভ আঁটসাঁট (সাম্যের সাথে ধরে)। P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|≥1)≤Var(X)12=1P(|X|\ge 1) \le \frac{\text{Var}(X)}{1^2} = 1 মার্কোভ এবং …
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.