Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Hoeffding’s Inequality for Sums of Dependent Random Variables

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F17%3A00483677" target="_blank" >RIV/67985807:_____/17:00483677 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00009-017-1043-2" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/s00009-017-1043-2</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00009-017-1043-2" target="_blank" >10.1007/s00009-017-1043-2</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Hoeffding’s Inequality for Sums of Dependent Random Variables

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Let X 1 , … , X n be, possibly dependent, [0, 1]-valued random variables. What is a sharp upper bound on the probability that their sum is significantly larger than their mean? In the case of independent random variables, a fundamental tool for bounding such probabilities is devised by Wassily Hoeffding. In this paper, we provide a generalisation of Hoeffding’s theorem. We obtain an estimate on the aforementioned probability that is described in terms of the expectation, with respect to convex functions, of a random variable that concentrates mass on the set { 0 , 1 , … , n}. Our main result yields concentration inequalities for several sums of dependent random variables such as sums of martingale difference sequences, sums of k-wise independent random variables, as well as for sums of arbitrary [0, 1]valued random variables.

  • Název v anglickém jazyce

    Hoeffding’s Inequality for Sums of Dependent Random Variables

  • Popis výsledku anglicky

    Let X 1 , … , X n be, possibly dependent, [0, 1]-valued random variables. What is a sharp upper bound on the probability that their sum is significantly larger than their mean? In the case of independent random variables, a fundamental tool for bounding such probabilities is devised by Wassily Hoeffding. In this paper, we provide a generalisation of Hoeffding’s theorem. We obtain an estimate on the aforementioned probability that is described in terms of the expectation, with respect to convex functions, of a random variable that concentrates mass on the set { 0 , 1 , … , n}. Our main result yields concentration inequalities for several sums of dependent random variables such as sums of martingale difference sequences, sums of k-wise independent random variables, as well as for sums of arbitrary [0, 1]valued random variables.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10101 - Pure mathematics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Mediterranean Journal of Mathematics

  • ISSN

    1660-5446

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    14

  • Číslo periodika v rámci svazku

    6

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    16

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    000417856400003

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85037039956