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Mathematik: Wahrscheinlichkeitstheorie: DW: K7: Die Chebyshev-Ungleichung

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K7: Die Chebyshev-Ungleichung

Diskrete Wahrscheinlichkeitsrechnung

7.5 Die Chebyshev-Ungleichung

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Dass die Varianz tatsächlich ein Maß ist für die Abweichungen im Bezug der Erwartung zeigt die Chebyshev-Ungleichung (auch Ungleichung von Bienaymé-Chebyshev genannt). Diese Ungleichung, die überwiegend theoretische Bedeutung hat, zeigt wie die Wahrscheinlichkeit auf Abweichen des Erwartungswertes beschränkt wird proportional mit der Varianz.

Satz 7.5.1 (Chebyshev-Ungleichung)

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Es sei X eine Zufallsvariable und Var(X) < ∞. Dann gilt für jede ε > 0:

Beweis

Wir können die Ungleichung auch schreiben in der Form:

,

worin die Zufallsvariable X standardisiert ist zu Z = (X-EX)/σ(X), also mit EZ = 0 und Var(Z) = 1. Anwendung der Ungleichung ist anscheinend nur sinnvoll für ε > 1, d.h. für das abschätzen von Wahrscheinlichkeiten auf Werte von X die mehr als ein Mal die Standardabweichung von der Erwartungswert entfernt liegen.

Beispiel 1

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Es sei X B(100,1/5)-Verteilt. Dann ist EX = 20 und Var(X) = 16. Laut der Chebyshev-Ungleichung gilt dann: P(10 < X < 30) = P(|X-20| < 10) > 1 - 16/100 = 0,84. In Wirklichkeit ist diese Wahrscheinlichkeit etwa 0,994 (was wir hier übrigens nicht zeigen können).

Für praktische Berechnungen ist die Chebyshev-Ungleichung, wie das Beispiel illustriert, von wenig Bedeutung. Sie wird überwiegend angewendet in die Theorie beim abschätzen von Wahrscheinlichkeiten in asymptotischer Situationen, wie z.B. im nächsten schwachen Gesetz der großen Zahlen.