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Chebyshev's Inequality는 통계에서 중요하게 다루어지는 부등식이다. 모든 분포(Distribution)에 적용이 되며, 이산적이든(discrete) 연속적이든(continuous) 증명이 가능하다. 특정한 사전이 일어나는 횟수인 확률 변수 X에 대해 |X-ɥ|≥kσ 또는 |X-ɥ|≺kσ 범위의 확률 값의 최대 또는 최솟값을 알 수 있다. Chebyshev's Inequality 외에도 더 정확하게 확률값을 근사할 수 있는 절대 부등식(항상 참이 되는 부등식)들이 존재한다.
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확률과 통계 첫 시간이라 교수님께서 statistical article을 찾아오는 가벼운 과제를 주셨다. 1. Recap 수업 내에서 통계적 선포(proexclaim) 또는 statement에 대해, 여러 사례를 가지고, 아래의 네 가지 조건에 부합하는지 판단해보았다. 1. 올바른 질문인지 (right question) 2. 믿을 만한 출처의 통계 자료인지 (reliable source) 3. 표본(sample)이 모집단을 잘 반영하는지 (reflect) 4. 통계 자료를 기반으로 올바른 결론을 내렸는지 (appropriate conclusion) 그 중 한 가지 문제는 미국의 공화당(Republican)과 민주당(Democrat)의 지지율을 조사할 때 어떻게 표본을 추출할 것(sampling)인지 정하..
