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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. (es)
- 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. (es)
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- Chernoff information of exponential families (es)
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- A Measure of Asymptotic Efficiency for Tests of a Hypothesis Based on the sum of Observations (es)
- A Note on an Inequality Involving the Normal Distribution (es)
- A guided tour of Chernoff bounds (es)
- Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis (es)
- Probability Inequalities for Sums of Bounded Random Variables (es)
- Strong Converse for Identification via Quantum Channels (es)
- A Measure of Asymptotic Efficiency for Tests of a Hypothesis Based on the sum of Observations (es)
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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. (es)
- 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. (es)
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