Định lý Chebyshev là gì?

2024 Tác giả: Miles Stephen | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:42

Định lý Chebyshev là một thực tế áp dụng cho tất cả các tập dữ liệu có thể có. Nó mô tả tỷ lệ tối thiểu của các phép đo nằm trong khoảng một, hai hoặc nhiều độ lệch chuẩn của giá trị trung bình.

Bên cạnh đó, công thức định lý Chebyshev là gì?

Định lý Chebyshev trạng thái cho bất kỳ k> 1, ít nhất 1-1 / k² của dữ liệu nằm trong k độ lệch chuẩn của giá trị trung bình. Như đã nêu, giá trị của k phải lớn hơn 1. Sử dụng công thức và cắm giá trị 2 vào, chúng tôi nhận được giá trị kết quả là 1-1 / 2², bằng 75%.

Tương tự như vậy, tại sao định lý Chebyshev lại quan trọng? Quy tắc thường được gọi là Định lý Chebyshev , về phạm vi độ lệch chuẩn xung quanh giá trị trung bình, trong thống kê. Bất đẳng thức có tiện ích lớn vì nó có thể được áp dụng cho bất kỳ phân phối xác suất nào trong đó giá trị trung bình và phương sai được xác định. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để chứng minh luật yếu của số lớn.

Hãy xem xét điều này, định lý Chebyshev là gì và nó được sử dụng như thế nào?

Định lý Chebyshev Là đã sử dụng để tìm tỷ lệ các quan sát mà bạn mong đợi sẽ tìm thấy trong phạm vi hai độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình. Chebyshev's Khoảng thời gian đề cập đến khoảng thời gian bạn muốn tìm khi sử dụng định lý . Ví dụ: khoảng của bạn có thể từ -2 đến 2 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình.

K là viết tắt của gì trong số liệu thống kê?

K - thống kê . Từ Wikipedia, bách khoa toàn thư miễn phí. Trong số liệu thống kê , Một k - thống kê là một công cụ ước tính không chệch phương sai tối thiểu của một tích lũy.