Многомерное неравенство Чебышёва - Википедия - Multidimensional Chebyshevs inequality

Эта статья не цитировать любой источники. Пожалуйста помоги улучшить эту статью к добавление цитат в надежные источники. Материал, не полученный от источника, может быть оспорен и удаленный. Найдите источники: «Многомерное неравенство Чебышева»  – Новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR (Август 2008 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

В теория вероятности, то многомерное неравенство Чебышева является обобщением Неравенство Чебышева, что ограничивает вероятность того, что случайная переменная отличается от своего ожидаемое значение более чем на указанную сумму.

Позволять Икс быть N-размерный случайный вектор с ожидаемое значение ${ displaystyle mu = operatorname {E} [X]}$ и ковариационная матрица

${ Displaystyle V = OperatorName {E} [(X- mu) (X- mu) ^ {T}]. ,}$

Если ${ displaystyle V}$ это положительно определенная матрица, для любого настоящий номер ${ displaystyle t> 0}$:

${ Displaystyle Pr left ({ sqrt {(X- mu) ^ {T} V ^ {- 1} (X- mu)}}> t right) leq { frac {N} { т ^ {2}}}}$

Доказательство

С ${ displaystyle V}$ положительно определен, так же ${ Displaystyle V ^ {- 1}}$. Определите случайную величину

${ displaystyle y = (X- mu) ^ {T} V ^ {- 1} (X- mu).}$

С ${ displaystyle y}$ положительный, Неравенство Маркова держит:

${ displaystyle Pr left ({ sqrt {(X- mu) ^ {T} V ^ {- 1} (X- mu)}}> t right) = Pr ({ sqrt {y }}> t) = Pr (y> t ^ {2}) leq { frac { operatorname {E} [y]} {t ^ {2}}}.}$

Ну наконец то,

${ displaystyle { begin {align} operatorname {E} [y] & = operatorname {E} [(X- mu) ^ {T} V ^ {- 1} (X- mu)] [6pt] & = operatorname {E} [ operatorname {trace} (V ^ {- 1} (X- mu) (X- mu) ^ {T})] [6pt] & = operatorname {trace} (V ^ {- 1} V) = N end {align}}.}$