切比雪夫不等式是概率论中的一个重要定理，它可以用来估算随机变量的偏差程度。在实际应用中，我们经常需要计算一个随机变量与其期望值之间的距离，而切比雪夫不等式就可以帮助我们进行这样的计算。

具体地说，假设X是一个随机变量，其期望值为μ，方差为σ^2。根据切比雪夫不等式，对于任意一个正数k，有：

P(|X-μ|≥kσ)≤1/k^2

这个不等式告诉我们，X与其期望值之间的距离不会太远，而且距离越远的概率越小。也就是说，如果我们想要在一个给定的置信度下估算X与μ之间的距离，可以根据切比雪夫不等式来选择k的值。

那么，怎么求出dx呢？其实，dx就是kσ。我们可以根据X的样本数据来估算σ的值，然后根据置信度和切比雪夫不等式的不等式式子，计算出k的值，最终得到dx的估计值。

在实际应用中，我们可以通过计算样本均值和样本标准差来估算X的期望值和方差。然后，可以根据所需的置信度来选择k的值，通常常用的置信度是95%或99%。最后，根据切比雪夫不等式的不等式式子，计算出dx的估计值。

总之，切比雪夫不等式是一种非常重要的概率论定理，可以帮助我们估算随机变量与期望值之间的距离。通过计算样本数据的均值和标准差，我们可以利用切比雪夫不等式来估算随机变量的偏差程度，从而更好地理解和应用概率论的知识。