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编程问答

UA MATH567 高维统计I 概率不等式5 推广Hoeffding不等式与Khintchine不等式

發布時間:2025/4/14 编程问答 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 UA MATH567 高维统计I 概率不等式5 推广Hoeffding不等式与Khintchine不等式 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

UA MATH567 高維統計I 概率不等式5 推廣Hoeffding不等式

我們在第一講時討論了Hoeffding不等式,但那個版本時針對有界的隨機變量的,我們希望通過亞高斯性推廣Hoeffding不等式。

結論 獨立亞高斯分布的和的亞高斯范數:假設{Xi}i=1N\{X_i\}_{i=1}^N{Xi?}i=1N?是一列零均值獨立亞高斯隨機變量,則∑i=1NXi\sum_{i=1}^N X_ii=1N?Xi?也是亞高斯隨機變量,并且存在與NNN無關的常數CCC使得
∥∑i=1NXi∥ψ22≤C∑i=1N∥Xi∥ψ22\left\| \sum_{i=1}^N X_i \right\|_{\psi_2}^2\le C \sum_{i=1}^N \left\| X_i \right\|_{\psi_2}^2?i=1N?Xi??ψ2?2?Ci=1N?Xi?ψ2?2?

證明 要說明一個隨機變量是亞高斯的,只需要驗證它滿足亞高斯性即可,計算
Eeλ∑i=1NXi=∏i=1NEeλXiEe^{\lambda \sum_{i=1}^NX_i}=\prod_{i=1}^N Ee^{\lambda X_i}Eeλi=1N?Xi?=i=1N?EeλXi?

因為XiX_iXi?是亞高斯的,于是
EeλXi≤e(c1∥Xi∥ψ2)2λ2Ee^{\lambda X_i} \le e^{(c_1\left\| X_i \right\|_{\psi_2})^2\lambda^2}EeλXi?e(c1?Xi?ψ2??)2λ2

其中K5=c1K4=c1∥Xi∥ψ2K_5=c_1K_4 = c_1\left\| X_i \right\|_{\psi_2}K5?=c1?K4?=c1?Xi?ψ2??,因此
Eeλ∑i=1NXi≤ec12λ2∑i=1N∥Xi∥ψ22Ee^{\lambda \sum_{i=1}^NX_i} \le e^{c_1^2\lambda^2\sum_{i=1}^N\left\| X_i \right\|_{\psi_2}^2}Eeλi=1N?Xi?ec12?λ2i=1N?Xi?ψ2?2?

其中c12∑i=1N∥Xi∥ψ22c_1^2\sum_{i=1}^N\left\| X_i \right\|_{\psi_2}^2c12?i=1N?Xi?ψ2?2?是一個常數,因此∑i=1NXi\sum_{i=1}^NX_ii=1N?Xi?也是亞高斯的,并且對于∑i=1NXi\sum_{i=1}^NX_ii=1N?Xi?而言這個就是K5K_5K5?,于是存在常數c2c_2c2?使得
∥∑i=1NXi∥ψ2≤c2c1∑i=1N∥Xi∥ψ22\left\| \sum_{i=1}^NX_i\right\|_{\psi_2} \le c_2c_1 \sqrt{\sum_{i=1}^N\left\| X_i \right\|_{\psi_2}^2}?i=1N?Xi??ψ2??c2?c1?i=1N?Xi?ψ2?2??

這個∥∑i=1NXi∥ψ2\left\| \sum_{i=1}^NX_i\right\|_{\psi_2}?i=1N?Xi??ψ2??就是∑i=1NXi\sum_{i=1}^NX_ii=1N?Xi?K4K_4K4?,根據這個結果以及均值不等式,當然存在常數CCC,使得
∥∑i=1NXi∥ψ2≤C∑i=1N∥Xi∥ψ2\left\| \sum_{i=1}^NX_i\right\|_{\psi_2} \le C\sum_{i=1}^N\left\| X_i \right\|_{\psi_2}?i=1N?Xi??ψ2??Ci=1N?Xi?ψ2??

證畢

評注1 統計學理論經常需要比較兩個量的階,所以下面這些符號會經常用到:對于兩個正實序列{an},{bn}\{a_n\},\{b_n\}{an?},{bn?}

  • an~bna_n \sim b_nan?bn?: lim?n(an/bn)=1\lim_n (a_n/b_n)=1limn?(an?/bn?)=1
  • an?bna_n \lesssim b_nan??bn?: 0<lim?n(an/bn)<10<\lim_n (a_n/b_n)<10<limn?(an?/bn?)<1
  • an?bna_n \gtrsim b_nan??bn?: lim?n(an/bn)>1\lim_n (a_n/b_n)>1limn?(an?/bn?)>1
  • an?bna_n \asymp b_nan??bn?: 0<lim?inf?(an/bn)≤lim?sup?(an/bn)<∞0<\liminf (a_n/b_n)\le \limsup(a_n/b_n)<\infty0<liminf(an?/bn?)limsup(an?/bn?)<
  • an?bna_n \prec b_nan??bn?: lim?n(an/bn)=0\lim_n(a_n/b_n)=0limn?(an?/bn?)=0
  • General Hoeffding’s inequality 假設{Xi}i=1N\{X_i\}_{i=1}^N{Xi?}i=1N?是一列零均值獨立亞高斯隨機變量,存在一個常數ccc使得,
    P(∣∑i=1NXi∣≥t)≤2exp?(?ct2∑i=1N∥Xi∥ψ22)P\left( \left| \sum_{i=1}^NX_i \right| \ge t\right) \le 2 \exp \left( -\frac{ct^2}{\sum_{i=1}^N \left\| X_i\right\|_{\psi_2}^2} \right)P(?i=1N?Xi??t)2exp(?i=1N?Xi?ψ2?2?ct2?)

    如果aaa是一個常向量,則
    P(∣∑i=1NaiXi∣≥t)≤2exp?(?ct2∑i=1Nai2∥Xi∥ψ22)≤2exp?(?ct2∥a∥2K2)P\left( \left| \sum_{i=1}^Na_iX_i \right| \ge t\right) \le 2 \exp \left( -\frac{ct^2}{\sum_{i=1}^N a_i^2\left\| X_i\right\|_{\psi_2}^2} \right) \\ \le 2 \exp \left( -\frac{ct^2}{\left\| a \right\|_2K^2} \right)P(?i=1N?ai?Xi??t)2exp(?i=1N?ai2?Xi?ψ2?2?ct2?)2exp(?a2?K2ct2?)

    其中K=max?∥Xi∥ψ2K=\max \left\| X_i \right\|_{\psi_2}K=maxXi?ψ2??

    Khintchine不等式 假設{Xi}i=1N\{X_i\}_{i=1}^N{Xi?}i=1N?是一列零均值獨立亞高斯隨機變量,aaa是一個常向量,?p≥2\forall p\ge 2?p2K=max?1≤i≤N∥Xi∥ψ2K=\max_{1\le i \le N}\left\| X_i\right\|_{\psi_2}K=max1iN?Xi?ψ2??
    ∥a∥2≤∥∑i=1NaiXi∥Lp?Kp∥a∥2\left\| a \right\|_{2} \le \left\| \sum_{i=1}^N a_iX_i \right\|_{L^p} \lesssim K\sqrt{p}\left\| a \right\|_{2} a2??i=1N?ai?Xi??Lp??Kp?a2?

    如果p=1p=1p=1,則
    c(K)∥a∥2≤∥∑i=1NaiXi∥L1≤∥a∥2c(K)\left\| a \right\|_{2} \le\left\| \sum_{i=1}^N a_iX_i \right\|_{L^1}\le\left\| a \right\|_{2}c(K)a2??i=1N?ai?Xi??L1?a2?

    其中c(K)c(K)c(K)是一個與KKK有關的常數。

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的UA MATH567 高维统计I 概率不等式5 推广Hoeffding不等式与Khintchine不等式的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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