Markovの不等式¶
ステートメント¶
$X$を非負の確率変数とする,任意の$t> 0$に対して
$$ \mathbb{P} (X \geq t) \leq \frac{\mathbb{E}\left[X\right]}{t} $$ が成り立つ.
証明の概要¶
任意の$t\geq 0$に対して,
$$ X \geq t\mathbb{1}_{\{X\geq t\}} $$ が成り立つので,期待値を取って,
$$ \mathbb{E}\left[X\right] \geq \mathbb{E}\left[t\mathbb{1}_{\{X\geq t\}} \right] = t \mathbb{P} (X\geq t). $$
両辺を$t$で割れば不等式が得られる.
コメント¶
- 集中不等式と呼ばれる類の一連の不等式の出発点となる.
- Markovの不等式からChebyshevの不等式やExponential版のChebyshevの不等式が示せる.
- 文献によっては,Chebyshevの不等式のことをMarkovの不等式と呼ぶこともある.
出典¶
Boucheron et al. Concentration inequalities: A Nonasymptotic Theory of Independence (2013)