定理4.4 (切比雪夫不等式) 设随机变量 \(X\) 的期望和方差均存在,则对任意 \(\varepsilon > 0\),有 \[P(|X - WX| \geq \varepsilon) \leq \displaystyle\frac{DX}{\varepsilon ...
目录 导言 正文 Abel积分的分类 有理函数体及其扩张 P.L.Chebyshev定理 导言 说明: 原文档已更新为此文档 这里分享的是一个有关积分的初等可积性的切比雪夫定理的证明过程,其中包含了对初等函数的定义 对阿贝尔积分的一些初步探讨 刘维尔的一个初等可积判断定理和最终切比雪夫关于二项微分式积分初等可积性的定理。 切比雪夫定理:设 int x m a bx n p mathrm d x ...
2018-10-18 22:59 0 3415 推荐指数:
定理4.4 (切比雪夫不等式) 设随机变量 \(X\) 的期望和方差均存在,则对任意 \(\varepsilon > 0\),有 \[P(|X - WX| \geq \varepsilon) \leq \displaystyle\frac{DX}{\varepsilon ...
切比雪夫定理(Chebyshev's theorem):适用于任何数据集,而不论数据的分布情况如何。 与平均数的距离在z个标准差之内的数值所占的比例至少为(1-1/z2),其中z是大于1的任意实数。 至少75%的数据值与平均数的距离在z=2个标准差之内; 至少89%的数据值 ...
[TJOI2013]松鼠聚会 两个点 \((x_1,y_1),(x_2,y_2)\) 的切比雪夫距离为:\(\max(|x_1-x_2|,|y_1-y_2|)\)。 这个东西非常不好处理,因为带最值。 学习了转换切比雪夫距离和曼哈顿距离的方法,而曼哈顿距离和是很好求的。 转换公式 ...
matlab中没有切比雪夫拟合的现成算法,这里把我程序中的这部分抽出来,说一下。 1、首先是切比雪夫计算式 2、计算拟合系数 3、根据系数计算拟合值 ...
1.浅谈|f(x)|最大值的最小值问题--切比雪夫最佳逼近直线在高考中的应用 2.最佳逼近 切比雪夫——切比雪夫多项式再研究 3. \section{导数压轴题} \subsection{参变分离} \subsection{导数不等式}%https ...
切比雪夫不等式 一、总结 一句话总结: 【事件大多会集中在平均值附近】:切比雪夫不等式,描述了这样一个事实,事件大多会集中在平均值附近。 切比雪夫不等式:$$P ( | X - \mu | \geq k \sigma ) \leq \frac { 1 } { k ...
曼哈顿距离 很有意思的名字 百度告诉我.........算了你还是自己去百度吧 定义\(a(x1,y1),b(x2,y2)\),a,b两点的曼哈顿距离就是 \(dis(a,b)=|x1-x2|+|y1-y2|\) 切比雪夫距离 定义\(a(x1,y1),b(x2,y2)\),a,b两点 ...
1. 切比雪夫不等式 \(P(|X−EX|≥ϵ)≤DX/ϵ^2\) 等价的是: \(P(|X−EX|<ϵ)≥1−DX/ϵ^2\) 证明: 设连续型变量X的密度函数是f(x),事件|X−EX|≥ϵ表示X落在区间(EX−ϵ,EX+ϵ)外部。所以(将上下限扩展到正负无穷会比原来 ...