Нерівність Чернова
Нерівність Чернова — ймовірнісна нерівність, що визначає експоненційне спадання ймовірності великих відхилень суми деяких однаково розподілених незалежних випадкових величин від математичного сподівання цієї суми. Нерівність вперше була доведена американським математиком Германом Черновим[1] для величин з розподілом Бернуллі. Згодом було одержано багато узагальнень та посилень нерівності, які теж часто називають нерівностями Чернова
Нерівність
Нехай — незалежні випадкові величини з розподілом Бернуллі Тоді для довільного виконується нерівність:
Доведення
Нехай Тоді з нерівності Маркова випливає:
Якщо то можна взяти для обмеження даного числа, внаслідок чого:
Згідно з неперервністю твердження також справедливе для t = 1 - p. Для t = 0 і t > 1 - p нерівність очевидна.
Якщо визначити і скористатися нерівністю (*) одержимо також:
Разом нерівності (*) і (**) утворюють нерівність Чернова, що завершує доведення.
Примітки
- Herman Chernoff (1952). "A Measure of Asymptotic Efficiency for Tests of a Hypothesis Based on the sum of Observations". Annals of Mathematical Statistics 23 (4): 493–507
Див. також
Література
- C. McDiarmid, Concentration, In Probabilistic Methods for Algorithmic Discrete Mathematics, ed. M. Habib, C. McDiarmid, J. Ramirez-Alfonsin, B. Reed, (Springer, 1998), 195-248.