Leo's Garage

Some Probability Inequalities 음이 아닌 확률변수가 어떤 양의 실수 이상일 확률의 최소 상계(least upper bound)를 제시하는 부등식이다. 확률과 기댓값의 관계를 설명하고, 확률 변수의 cdf(누적 분포 함수)에 대해 느슨한 경우가 많지만 유용한 한계를 제공한다. 즉, 어떤 양의 실수 이상의 확률 변수에 대해서는 어떤 확률의 이상을 항상 가진다고 말할 수 있다. 체비쇼프 부등식 확률 분포에서 그 어떠한 데이터 샘플 혹은 확률 분포에서 거의 모든 값이 평균 (mean value)에 근접하며 "거의 모든"과 "근접하는"의 양적 설명을 제공한다. 예를 들어, 값 들 중 평균값으로부터 2 표준편차 이상 떨어진 것들은 1/4 이상을 차지하지 않는다. 3 표준 편차 이상 떨어진 것..