確率・統計の問題

確率変数 $X$ の期待値は $E(X)=50$、分散は $V(X)=16$ であることだけがわかっていて、分布の形はわからないとする。チェビシェフの不等式
$$P(|X-\mu |\ge k)\le \frac{{\sigma }^2}{k^2}(k>0)$$
（$\mu =E(X)$, ${\sigma }^2=V(X)$）を用いると、確率 $P(|X-50|\ge 10)$ の上限が得られる。この不等式の右辺の値を求めよ。

確率変数 $X$ の期待値が $E(X)=50$、分散が $V(X)=16$ であることだけがわかっている。チェビシェフの不等式を用いて、確率 $P(|X-50|\geqq 10)$ の上限を求めよ。すなわち、チェビシェフの不等式から得られる
$$P(|X-50|\geqq 10)\leqq c$$
の右辺 $c$ の値を求めよ。

1 個のさいころを $n$ 回投げ、$k$ 回目に出た目を $X_k$ $(k=1,2,\dots ,n)$ とする。$n$ は正の整数であり、$X_1,X_2,\dots ,X_n$ は互いに独立で、どれも $1$ から $6$ の各値を確率 $\frac{1}{6}$ ずつとるものとする。標本平均を
$$\bar{X}=\frac{X_1+X_2+\cdots +X_n}{n}$$
とおく。

チェビシェフの不等式
$$P\left(\left|\bar{X}-E(\bar{X})\right|\ge \epsilon \right)\le \frac{V(\bar{X})}{{\epsilon }^2}(\epsilon >0)$$
を $\epsilon =\frac{1}{2}$ として用いると、$P\left(\left|\bar{X}-\frac{7}{2}\right|\ge \frac{1}{2}\right)$ の上界 $\frac{V(\bar{X})}{(1/2{)}^2}$ が得られ、これは $n\to \infty$ で $0$ に近づく（大数の弱法則）。この上界 $\frac{V(\bar{X})}{(1/2{)}^2}$ が $0.01$ 以下となるような最小の正の整数 $n$ を求めよ。

確率変数 $X_1,X_2,\dots ,X_n$ は互いに独立で、どれも
$$P(X_i=1)=P(X_i=0)=\frac{1}{2}(i=1,2,\dots ,n)$$
に従うとする（公平な硬貨を $n$ 回投げ、表なら $1$、裏なら $0$ とする）。$n$ は正の整数とし、標本平均を
$${\bar{X}}_n=\frac{X_1+X_2+\cdots +X_n}{n}$$
とおく。

${\bar{X}}_n$ にチェビシェフの不等式を用いると、
$$P\left(\left|{\bar{X}}_n-\frac{1}{2}\right|\geqq \frac{1}{10}\right)\leqq \frac{V({\bar{X}}_n)}{{\left(\frac{1}{10}\right)}^2}$$
が成り立つ。この右辺の値が $\frac{1}{100}$ 以下となるような最小の正の整数 $n$ を求めよ。

確率変数 $X,Y$ はどちらも $0$ または $1$ の値をとり、同時分布が次のように与えられている。
$$P(X=0,Y=0)=\frac{2}{5},P(X=0,Y=1)=\frac{1}{10},P(X=1,Y=0)=\frac{1}{5},P(X=1,Y=1)=\frac{3}{10}$$
共分散 $\mathrm{Cov}(X,Y)$ を用いて、分散 $V(2X-Y)$ を求めよ。