Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tight Bounds on the Binomial CDF, and the Minimum of i.i.d Binomials, in terms of KL-Divergence

論文の概要: Tight Bounds on the Binomial CDF, and the Minimum of i.i.d Binomials, in terms of KL-Divergence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18611v1
Date: Tue, 25 Feb 2025 19:57:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-27 14:58:39.256192
Title: Tight Bounds on the Binomial CDF, and the Minimum of i.i.d Binomials, in terms of KL-Divergence
Title（参考訳）: KL-ダイバージェンスの観点からみた二項CDFのタイトバウンドとi.d二項の最小値
Authors: Xiaohan Zhu, Mesrob I. Ohannessian, Nathan Srebro,
Abstract要約: 両項尾部確率の有限標本上および下界を与える。次にこれらを用いて、二項確率変数の最小値に対して高い確率を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.24879406643675
License:
Abstract: We provide finite sample upper and lower bounds on the Binomial tail probability which are a direct application of Sanov's theorem. We then use these to obtain high probability upper and lower bounds on the minimum of i.i.d. Binomial random variables. Both bounds are finite sample, asymptotically tight, and expressed in terms of the KL-divergence.
Abstract（参考訳）: 我々は、サノフの定理の直接的な応用である双対尾確率上の有限標本上および下界を与える。次にこれらを用いて、二項確率変数の最小値である、高確率上界と下界を得る。どちらの境界も有限標本であり、漸近的に厳密であり、KL-発散の項で表される。

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