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데이터 분석 기술 블로그
Markov Inequality (마르코프 부등식) 본문
마르코프 부등식(Markov Inequality)은
확률 변수의 기댓값만으로 어떤 값 이상이 될 확률의 상한을 구할 수 있는 중요한 불평등식이다.
특히 확률의 tail bound (꼬리 확률 상한)를 제공해 준다.
공식
기댓값이 작을수록, 큰 값을 가질 확률은 작다는 걸 수식으로 표현
- X의 평균이 2라면, X ≥1 0일 확률은 최대 2/10 = 0.22/10 = 0.2
- 실제 확률은 이보다 작을 수 있음 → 상한(bound)이기 때문이다.
예제
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