Dans la théorie des probabilités, l'inégalité de Chebyshev (également appelée inégalité de Bienaymé–Chebyshev) garantit que, pour une large classe de distributions de probabilités, pas plus qu'une certaine fraction de valeurs ne peut être supérieure à un certain distance de la moyenne.
Comment fait-on l'inégalité de Chebyshev ?
L'inégalité de Chebyshev fournit un moyen de savoir quelle fraction de données se situe dans les K écarts-types par rapport à la moyenne pour n'importe quel ensemble de données.
Illustration de l'inégalité
- Pour K=2 on a 1 – 1/K2=1 - 1/4=3/4=75%. …
- Pour K=3 nous avons 1 – 1/K2=1 - 1/9=8/9=89%. …
- Pour K=4 on a 1 – 1/K2=1 - 1/16=15/16=93.75%.
Que mesure l'inégalité de Tchebychev ?
L'inégalité de Chebyshev, également connue sous le nom de théorème de Chebyshev, est un outil statistique qui mesure la dispersion dans une population de données qui indique que pas plus de 1 / k2 des valeurs de la distribution seront plus de k écarts-types par rapport à la moyenne.
Qu'est-ce que C dans l'inégalité de Chebyshev ?
L'inégalité de Markov nous donne des bornes supérieures sur les probabilités de queue d'une variable aléatoire non négative, basées uniquement sur l'espérance. Soit X une variable aléatoire quelconque (pas nécessairement non négative) et soit c un nombre positif quelconque. …
Qu'est-ce que la règle des 95 % ?
La règle des 95 % stipule que environ95 % des observations se situent à moins de deux écarts-types de la moyenne sur une distribution normale. Distribution normale Un type spécifique de distribution symétrique, également connu sous le nom de distribution en forme de cloche.
