Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tight relative estimation in the mean of Bernoulli random variables

論文の概要: Tight relative estimation in the mean of Bernoulli random variables

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12861v1
Date: Sun, 23 Oct 2022 21:26:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-25 22:17:48.748798
Title: Tight relative estimation in the mean of Bernoulli random variables
Title（参考訳）: ベルヌーイ確率変数の平均における高さ相対推定
Authors: Mark Huber
Abstract要約: ベルヌーイ確率変数のストリームが与えられたとき、特定の相対誤差の中で確率変数の平均を推定する問題を考える。ガンマ・ベルヌーイ近似スキーム(Gamma Bernoulli Approximation Scheme, GBAS)は、最小の平均サンプルを用いてこの目標を達成する方法である。この研究では、平均がゼロから離れたときよりも高速な新しい方法が導入された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Given a stream of Bernoulli random variables, consider the problem of estimating the mean of the random variable within a specified relative error with a specified probability of failure. Until now, the Gamma Bernoulli Approximation Scheme (GBAS) was the method that accomplished this goal using the smallest number of average samples. In this work, a new method is introduced that is faster when the mean is bounded away from zero. The process uses a two-stage process together with some simple inequalities to get rigorous bounds on the error probability.
Abstract（参考訳）: ベルヌーイ確率変数のストリームが与えられたとき、特定の相対誤差における確率変数の平均を特定の失敗確率で推定する問題を考える。今まで、ガンマ・ベルヌーイ近似スキーム(GBAS)は、平均サンプルの最小数を用いてこの目標を達成する方法であった。この研究では、平均がゼロから離れたときよりも高速な新しい方法が導入された。この過程は2段階のプロセスといくつかの単純な不等式を使って誤差確率の厳密な境界を求める。

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