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Cotas de Chernoff
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En la teoría de probabilidad, las Cotas de Chernoff fueron nombradas luego de su presentación por Herman Chernoff y, gracias a Herman Rubin,​ se dieron cotas exponencialmente decrecientes para las distribuciones de sumas de variables aleatorias independientes. Son una cota más fina que las conocidas cotas basadas en el primer y segundo momento tales como la inecuación de Markov o la inecuación de Chebyshev, las cuales solo obtienen cotas de nivel exponencial cuando la distribución decrece. Sin embargo, las cotas de Chernoff requieren que las variables sean independientes - una condición que ni las inecuaciones de Markov ni de Chebyshev requieren.
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2005 2003 1952 1963 1981 1990
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101109 102307 101016 101214
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R. W. F. T. A. E. H. M.
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978
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2282952 2236576 2243541
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Mitzenmacher Hagerup Ahlswede Winter Hoeffding Upfal Chernoff Nielsen
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prop-es:publicación
[Annals of Mathematical Statistics] [Journal of the American Statistical Association] [IEEE Transactions on Information Theory] [Information Processing Letters] [Annals of Probability]
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569 305 533 493 13
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Chernoff information of exponential families
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Probability Inequalities for Sums of Bounded Random Variables Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis A guided tour of Chernoff bounds A Measure of Asymptotic Efficiency for Tests of a Hypothesis Based on the sum of Observations A Note on an Inequality Involving the Normal Distribution Strong Converse for Identification via Quantum Channels
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En la teoría de probabilidad, las Cotas de Chernoff fueron nombradas luego de su presentación por Herman Chernoff y, gracias a Herman Rubin,​ se dieron cotas exponencialmente decrecientes para las distribuciones de sumas de variables aleatorias independientes. Son una cota más fina que las conocidas cotas basadas en el primer y segundo momento tales como la inecuación de Markov o la inecuación de Chebyshev, las cuales solo obtienen cotas de nivel exponencial cuando la distribución decrece. Sin embargo, las cotas de Chernoff requieren que las variables sean independientes - una condición que ni las inecuaciones de Markov ni de Chebyshev requieren. Están relacionadas a las (antecesoras históricas) inecuaciones de Bernstein, y a la inecuación de Hoeffding.