Khoảng cách thống kê giữa đồng xu và xu thiên vị


9

Đặt là phân phối đồng đều trên bit và gọi là phân phối trên bit trong đó các bit độc lập và mỗi bit là với xác suất . Có đúng là khoảng cách thống kê giữa và là , khi ?n D n 1 1 / 2 - ε D UBạnnDn11/2−ϵDUn≤1/ε2Ω(ϵn)n≤1/ϵ2


2
Đúng. Khoảng cách thống kê giữa Bạn và V là ít nhất PrBạn(ΣxTôi>n/2)-PrD(ΣxTôi>n/2) , đó là Ω(εn); xem ví dụ: câu trả lời của matus tại đây:cstheory.stackexchange.com/questions/14471/iêu
— Yury

2
Cảm ơn. Có lẽ giải thích làm thế nào để có được điều này từ những gì matus đã viết trong một câu trả lời tôi có thể chấp nhận?
— Manu


1
Về câu trả lời của Matus, bạn có thể làm tốt hơn bất bình đẳng của Slud; xem (2.13,2,14) trong arxiv.org/abs/1606.08920
— Aryeh

Câu trả lời:


7

Suy ra các bit ngẫu nhiên theo . Theo định nghĩa, khoảng cách thống kê giữa U và D ít nhất là Pr U ( ∑ x i ≥ t ) - Pr D ( ∑ x i ≥ t ) cho mỗi t . Chúng tôi chọn t = n / 2 + √x1,…,xnUDPrU(∑xi≥t)−PrD(∑xi≥t)t .t=n/2+n

Lưu ý rằng cho một số liên tục tuyệt đối c 1 > 0 . Nếu Pr D ( Σ x i ≥ t ) ≤ c 1 / 2 , sau đó khoảng cách thống kê ít nhất là c 1 / 2 , và chúng tôi đang thực hiện. Vì vậy, chúng tôi giả định rằng bên dưới Pr D ( Σ x i ≥ t ) ≥ c 1 /PrU(∑xi≥t)≥c1c1>0PrD(∑xi≥t)≤c1/2c1/2 .PrD(∑xi≥t)≥c1/2

Hãy để cho iid Bernoulli ngẫu nhiên biến x 1 , ... , x n với Pr ( x i = 1 ) = 1 / 2 - s . Mục tiêu của chúng tôi là để chứng minh rằng f ( 0 ) - f ( ε ) = Ω ( ε √f(s)=Pr(∑xi≥t)x1,…,xnPr(xi=1)=1/2−s. Bởi định lý giá trị trung bình, f(0)-f(ε)=-εf'(ξ), đối với một sốξ∈(0,ε). Bây giờ, chúng tôi sẽ chứng minh rằng-f'(ξ)≥Ohm( √f(0)−f(ε)=Ω(εn)

f(0)−f(ε)=−εf′(ξ),
ξ∈(0,ε); đó sẽ có nghĩa là khoảng cách thống kê mong muốn ít nhất làΩ( √-f'(ξ)≥Ω(n), theo yêu cầu.Ω(nε)

Write, và f'(ξ)

f(ξ)= =Σk≥t(nk)(12-ξ)k(12+ξ)n-k,
Lưu ý rằng k/2+kξ-(n-k)/2+(n-k)ξ
f'(ξ)= =Σk≥t(nk)(-k(12-ξ)k-1(12+ξ)n-k+(n-k)(12-ξ)k(12+ξ)n-k-1)= =-Σk≥t(nk)(12-ξ)k(12+ξ)n-kk/2+kξ-(n-k)/2+(n-k)ξ(1/2-ξ)(1/2+ξ).
Do đó, - f ′ ( ξ )
k/2+kξ-(n-k)/2+(n-k)ξ(1/2-ξ)(1/2+ξ)= =(2k-n)/2+nξ(1/2-ξ)(1/2+ξ)≥2(2t-n)= =4n.
Ở đây, chúng tôi sử dụng các giả định rằngf(ε)=PrD(x1+⋯+xn≥t)≥c1/2. Chúng tôi đã chỉ ra rằng-f'(ξ)=Ω(√
-f'(ξ)≥4nΣk≥t(nk)(12-ξ)k(12+ξ)n-k= =4nf(ξ)≥4nf(ε)≥4n⋅(c1/2).
f(ε)= =PrD(x1+⋯+xn≥t)≥c1/2.-f'(ξ)= =Ω(n)

5

Một bằng chứng cơ bản hơn, và hơi lộn xộn hơn (hoặc ít nhất là nó cảm thấy như vậy với tôi).

ε= =γnγ∈[0,1)

dTV⁡(P,Bạn)

2dTV⁡(P,Bạn)= =Σx∈{0,1}n|(12+γn)|x|(12-γn)n-|x|-12n|= =12nΣk= =0n(nk)|(1+2γn)k(1-2γn)n-k-1|≥12nΣk= =n2+nn2+2n(nk)|(1+2γn)k(1-2γn)n-k-1|≥CnΣk= =n2+nn2+2n|(1+2γn)k(1-2γn)n-k-1|
C>0kℓ= =k-n2∈[n,2n]
(1+2γn)k(1-2γn)n-k= =(1-4γ2n)n/2(1+2γn1-2γn)ℓ≥(1-4γ2n)n/2(1+2γn1-2γn)n→n→∞e4γ-2γ2
n→∞e4γ-2γ2-1>4γ-2γ2>2γΩ(γ)
2dTV⁡(P,Bạn)≥CnΣk= =n2+nn2+2nΩ(γ)= =Ω(γ)= =Ω(εn)

(Sử dụng Hellinger làm proxy vì các đặc tính tốt của nó phân phối sản phẩm wrt rất hấp dẫn và sẽ nhanh hơn nhiều, nhưng sẽ có một mất mát bởi một yếu tố bậc hai ở cuối giới hạn dưới.)
— Clement C.

1
n(1+z1-z)n≥(1+2z)n1+w≥ew-w2/2
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.