Teorema de chebyshev

Teorema de chebyshev

El Teorema de Chebyshev es considerado una desigualdad probabilística, proporciona un límite superior a la probabilidad de que la desviación absoluta de una variable correspondiente o aleatoria, de su medida, excede un umbral dado. En general, el Teorema de Chebyshev se usa para medir la dispersión de los datos para cualquier distribución.

El Teorema de Chebyshev explica que al menos 1-1/k2 de datos de una muestra deben caer dentro de K, que es las desviaciones estándar de estándar de la media. En cualquier ejercicio o prueba, el K es un número real positivo mayor que uno.

En un conjunto de datos que se distribuye, o se encuentra en forma de curva de campana, este posee unas ciertas características interesantes que vale la pena resaltar. Uno de ellos se ocupa de la propagación de los datos, cuando se encuentra en relación con el número de la desviación estándar de la media.

Cuando sucede una distribución normal, se sabe que al menos un 68% de los datos es una desviación estándar de la media. Por otro lado, el 95% son dos desviaciones están de la media, y el 99% aproximadamente se encuentra dentro de las tres desviaciones estándar de la media.

Sin embargo, si el conjunto de estos datos no se logra distribuir adecuadamente, en forma de curva de campana, entonces la cantidad diferente podría encontrarse dentro de una desviación estándar. El Teorema de Chebyshev es el encargado de explicar una manera de saber qué fracción de datos se encuentra dentro de las desviaciones estándar K de la media para cualquier conjunto de datos en específico.