定理4.4 (切比雪夫不等式) 設隨機變量 \(X\) 的期望和方差均存在,則對任意 \(\varepsilon > 0\),有 \[P(|X - WX| \geq \varepsilon) \leq \displaystyle\frac{DX}{\varepsilon ...
目錄 導言 正文 Abel積分的分類 有理函數體及其擴張 P.L.Chebyshev定理 導言 說明: 原文檔已更新為此文檔 這里分享的是一個有關積分的初等可積性的切比雪夫定理的證明過程,其中包含了對初等函數的定義 對阿貝爾積分的一些初步探討 劉維爾的一個初等可積判斷定理和最終切比雪夫關於二項微分式積分初等可積性的定理。 切比雪夫定理:設 int x m a bx n p mathrm d x ...
2018-10-18 22:59 0 3415 推薦指數:
定理4.4 (切比雪夫不等式) 設隨機變量 \(X\) 的期望和方差均存在,則對任意 \(\varepsilon > 0\),有 \[P(|X - WX| \geq \varepsilon) \leq \displaystyle\frac{DX}{\varepsilon ...
切比雪夫定理(Chebyshev's theorem):適用於任何數據集,而不論數據的分布情況如何。 與平均數的距離在z個標准差之內的數值所占的比例至少為(1-1/z2),其中z是大於1的任意實數。 至少75%的數據值與平均數的距離在z=2個標准差之內; 至少89%的數據值 ...
[TJOI2013]松鼠聚會 兩個點 \((x_1,y_1),(x_2,y_2)\) 的切比雪夫距離為:\(\max(|x_1-x_2|,|y_1-y_2|)\)。 這個東西非常不好處理,因為帶最值。 學習了轉換切比雪夫距離和曼哈頓距離的方法,而曼哈頓距離和是很好求的。 轉換公式 ...
matlab中沒有切比雪夫擬合的現成算法,這里把我程序中的這部分抽出來,說一下。 1、首先是切比雪夫計算式 2、計算擬合系數 3、根據系數計算擬合值 ...
1.淺談|f(x)|最大值的最小值問題--切比雪夫最佳逼近直線在高考中的應用 2.最佳逼近 切比雪夫——切比雪夫多項式再研究 3. \section{導數壓軸題} \subsection{參變分離} \subsection{導數不等式}%https ...
切比雪夫不等式 一、總結 一句話總結: 【事件大多會集中在平均值附近】:切比雪夫不等式,描述了這樣一個事實,事件大多會集中在平均值附近。 切比雪夫不等式:$$P ( | X - \mu | \geq k \sigma ) \leq \frac { 1 } { k ...
曼哈頓距離 很有意思的名字 百度告訴我.........算了你還是自己去百度吧 定義\(a(x1,y1),b(x2,y2)\),a,b兩點的曼哈頓距離就是 \(dis(a,b)=|x1-x2|+|y1-y2|\) 切比雪夫距離 定義\(a(x1,y1),b(x2,y2)\),a,b兩點 ...
1. 切比雪夫不等式 \(P(|X−EX|≥ϵ)≤DX/ϵ^2\) 等價的是: \(P(|X−EX|<ϵ)≥1−DX/ϵ^2\) 證明: 設連續型變量X的密度函數是f(x),事件|X−EX|≥ϵ表示X落在區間(EX−ϵ,EX+ϵ)外部。所以(將上下限擴展到正負無窮會比原來 ...