当前课程知识点:概率论与数理统计 > 习题课二 > 切比雪夫不等式 > 切比雪夫
这个题目我们用切比雪夫不等式来估计
一枚均匀的硬币投掷一千次
那么正面朝上的次数
在四百到六百次之间的概率
首先我们把这一次投掷的结果
用随机变量Xi来表示
Xi等于1表示正面朝上
Xi等于0表示正面朝下
所以这个Xi就服从这样的0 1分布
等于0和1的概率都是二分之一
所以我们知道这个Xi的
期望等于二分之一
方差就等于这个P乘(1-P)
二分之一乘以1减二分之一等于四分之一
那么将X1到X1000求和
就得到了一千次投掷中正面朝上的次数
所以这个X的期望就等于
一千倍的这个二分之一
等于五百
X的方差等于一千倍的Xi的方差
就是250
那我们知道
切比雪夫不等式是这样一个不等式
就是对于随机变量X而言
它减去它的期望大于等于ξ的概率
小于等于ξ的平方分之X的方差
然后这个不等式也说明了
这个方差越小这个X越集中在期望附近
通过这个不等式我们就得到
那X减去E(x)
小于ε的概率就等于1减去
这个X减ε
减去E(x)的概率大于等于ε的概率
这个就是大于1减去ε平方等于D(x)
那这个X取值在四百到六百之间这个概率
恰好是X减去五百的绝对值
小于一百的概率
五百就是X的期望
所以这个概率大于等于
1减去ε的平方 ε就是100
然后x的方差250
最后我们算出来结果是40分之39
这个题我们就讲到这儿
-随机试验与随机事件
-古典概型
--1.2 古典概型
--第一周:古典概型
-事件间的关系与事件的运算
--第一周:事件间的关系与事件的运算
-两个著名的例子
--第一周:两个著名的例子
-讲义
-条件概率
--2.1 条件概率
--第二周:条件概率
-有关条件概率的三个重要计算公式
--第二周:有关条件概率的三个重要计算公式
-事件的独立性
--第二周:事件的独立性
-应用实例
--2.4 应用实例
--第二周:应用实例
-网球比赛胜率的计算
--Video
-讲义
-随机变量及分布函数
--第三周:随机变量及分布函数
-离散型与连续型随机变量
--第三周:离散型与连续型随机变量
-分布函数的性质与特殊的例子
--第三周:分布函数的性质与特殊的例子
-概率论所需微积分要点回顾
--第三周:概率论所需微积分要点回顾
-讲义
-二项分布与负二项分布
--第四周:二项分布与负二项分布
-泊松分布
--4.2 泊松分布
--第四周:泊松分布
-几何分布与指数分布
--第四周:几何分布与指数分布
-正态分布
--4.4 正态分布
--第四周:正态分布
-讲义
-随机变量函数的分布
--第五周:随机变量函数的分布
-随机变量的数学期望
--第五周:随机变量的数学期望
-随机变量的方差
--第五周:随机变量的方差
-原点矩与中心矩
--第五周:原点矩与中心矩
-期望和方差的一些补充性质
--第五周:期望和方差的一些补充性质
-讲义
-二项分布与泊松分布的期望与方差
--第六周:二项分布与泊松分布的期望与方差
-几何分布的期望与方差
--第六周:几何分布的期望与方差
-均匀、指数和正态分布的期望与方差
--第六周:均匀、指数和正态分布的期望与方差
-随机变量数学期望的应用实例
--第六周:随机变量数学期望的应用实例
-快速排序算法的平均计算量分析
--Video
-讲义
-多维随机变量
-第七周:多维随机变量
-常见多维随机变量举例
--第七周:常见多维随机变量举例
-随机变量的独立性
--第七周:随机变量的独立性
-独立随机变量期望和方差的性质
--第七周:独立随机变量期望和方差的性质
-讲义
-条件分布
--8.1条件分布
--第八周:条件分布
-条件期望
--8.2 条件期望
--第八周:条件期望
-全期望公式(上)
--第八周:全期望公式(上)
-全期望公式(下)
--第八周:全期望公式(下)
-讲义
-随机变量函数的期望
--第九周:随机变量函数的期望
-协方差
--9.2 协方差
--第九周:协方差
-相关系数
-- 9.3 相关系数
--第九周:相关系数
-相关与独立
--第九周:相关与独立
-讲义
-独立随机变量和的分布
--第十周:独立随机变量和的分布
-独立正态分布和的分布
--第十周:独立正态分布和的分布
-最大值、最小值分布
--第十周:最大值、最小值分布
-顺序统计量
--第十周:顺序统计量
-讲义
-正态分布的相关与独立
--第十一周:正态分布的相关与独立
-边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子
--第十一周:边缘密度均为正态,联合分布不是二元正态的例子
-二项分布的正态近似
--第十一周:二项分布的正态近似
-正态近似计算实例
--第十一周:正态近似计算实例
-讲义
-大数定律
--12.1大数定律
--第十二周:大数定律
-中心极限定理
--第十二周:中心极限定理
-蒙特卡洛(Monte Carlo)算法
-伪随机数和随机模拟
-讲义
-统计学实例
-总体与样本
-常用统计量
--第十三周:常用统计量
-三种重要的统计分布和分位数
--第十三周:三种重要的统计分布和分位数
-讲义
-参数的矩估计
--第十四周:参数的矩估计
-参数的极大似然估计
--第十四周:参数的极大似然估计
-参数点估计的无偏性和有效性
--第十四周:参数点估计的无偏性和有效性
-参数点估计应用实例
--第十四周:参数点估计应用实例
-讲义
-区间估计的基本思想
--第十五周:区间估计的基本思想
-区间估计的构造方法
--第十五周:区间估计的构造方法
-两个正态总体的区间估计
--第十五周:两个正态总体的区间估计
-大样本置信区间
--第十五周:大样本置信区间
-讲义
-假设检验问题的提示和标准步骤
--第十六周:假设检验问题的提示和标准步骤
-假设检验问题的两类错误和P值
--第十六周:假设检验问题的两类错误和P值
-单个正态总体参数的假设检验
--第十六周:单个正态总体参数的假设检验
-拟合优度检验
--第十六周:拟合优度检验
-讲义
-利用条件概率计算网球比赛胜率
-利用期望的计算性质分析快速排序算法的平均计算量
-讲义
-事件
--事件
-分布函数
--分布函数
-正态
--正态
-指数与二项
--指数与二项
-随机变量函数的分布
-指数分布期望
--指数分布期望
-切比雪夫不等式
--切比雪夫
-二元离散
--二元离散
-协方差
--协方差
-二元特征
--二元特征
-统计量
--统计量
-无偏估计
--无偏估计
-点估计
--点估计
-假设检验
--假设检验
-选择
--选择
-填空
--填空
-大题
--大题