마르코프 부등식: 두 판 사이의 차이

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(새 문서: {{번역중|영어}} 확률론에서 '''마르코프 부등식'''은 확률 변수함수가 어떤 양수 상수 이상일 확률...)
 
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* 마르코프 부등식은 [[체비쇼프 부등식]]을 증명하는 데 사용한다.
* ''X''가 음이 아닌 정수값을 갖는 확률 변수라면([[조합론]]에서 이런 경우가 많다), ''a'' = 1일 때 마르코프 부등식은 <math>\textrm{Pr}(X \neq 0) \leq \textrm{E}(X)</math> 꼴이 된다. ''X''가 어떤 집합의 크기라면 이 부등식을 써서 그 집합이 비어 있지 않다는 것을 증명할 수 있다. 존재성을 증명할 때 쓴다.
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* If ''X'' is a non-negative integer valued random variable, as is often the case in [[combinatorics]], then taking ''a'' = 1 in Markov's inequality gives that <math>\textrm{Pr}(X \neq 0) \leq \textrm{E}(X).</math> If ''X'' is the cardinality of some set, then this proves that that set is not empty. Thus one gets existence proofs.
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[[분류:부등식]]