Доказательство неравенства Маркова для непрерывной случайной величины

Материал из Циклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Доказательство неравенства Маркова для непрерывной случайной величины.

Обозначения[править]

X — непрерывная положительная случайная величина;
M(X) — математическое ожидание положительной случайной величины X;
ε — положительное число большее чем M(X).

Формула неравенства[править]

Невозможно разобрать выражение (SVG с запасным PNG (MathML можно включить с помощью плагина для браузера): Недопустимый ответ («Math extension cannot connect to Restbase.») от сервера «https://wikimedia.org/api/rest_v1/»:): {\displaystyle P(X\geqslant\varepsilon)\leqslant\frac{M(X)}{\varepsilon}}
Невозможно разобрать выражение (SVG с запасным PNG (MathML можно включить с помощью плагина для браузера): Недопустимый ответ («Math extension cannot connect to Restbase.») от сервера «https://wikimedia.org/api/rest_v1/»:): {\displaystyle P(X>\varepsilon)\leqslant\frac{M(X)}{\varepsilon}}
  • Заметим, что вероятность равенства для непрерывной случайной величины равна нулю, поэтому строгое и нестрогое неравенства равнозначны.

Доказательство[править]

Невозможно разобрать выражение (SVG с запасным PNG (MathML можно включить с помощью плагина для браузера): Недопустимый ответ («Math extension cannot connect to Restbase.») от сервера «https://wikimedia.org/api/rest_v1/»:): {\displaystyle M(X)=\int\limits_0^\infty xf(x)dx\geqslant\int\limits_\varepsilon^\infty xf(x)dx\geqslant\int\limits_\varepsilon^\infty\varepsilon f(x)dx=\varepsilon\int\limits_\varepsilon^\infty f(x)dx=\varepsilon P(X\geqslant\varepsilon)\Rightarrow M(X)\geqslant\varepsilon P(X\geqslant\varepsilon)\Rightarrow P(X\geqslant\varepsilon)\leqslant\frac{M(X)}{\varepsilon}} , ч.т.д.

Другие доказательства:[править]


Литература[править]

  • Кремер Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Юнити, 2004, стр.223-224.