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Kolmogorov's inequality : ウィキペディア英語版
Kolmogorov's inequality
In probability theory, Kolmogorov's inequality is a so-called "maximal inequality" that gives a bound on the probability that the partial sums of a finite collection of independent random variables exceed some specified bound. The inequality is named after the Russian mathematician Andrey Kolmogorov.
==Statement of the inequality==
Let ''X''1, ..., ''X''''n'' : Ω → R be independent random variables defined on a common probability space (Ω, ''F'', Pr), with expected value E() = 0 and variance Var() < +∞ for ''k'' = 1, ..., ''n''. Then, for each λ > 0,
:\Pr \left(\max_ | S_k |\geq\lambda\right)\leq \frac \operatorname () \equiv \frac\sum_^n \operatorname(),
where ''S''''k'' = ''X''1 + ... + ''X''''k''.

抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
ウィキペディアで「Kolmogorov's inequality」の詳細全文を読む



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