Trên blog của mình, Larry Wasserman có một bài viết về những gì anh dự định sẽ trình bày trong khóa học vào mùa thu năm ngoái. Ông lưu ý rằng ông đã từ bỏ một số chủ đề cổ điển để ủng hộ các vấn đề hiện đại hơn. Một chủ đề mà ông đề cập là sự bất bình đẳng của Hoeffding. Điều gì làm cho kết quả này đặc biệt quan trọng đối với sinh viên và các học viên?
Câu trả lời:
Bất đẳng thức của Hoeffding cung cấp giới hạn trên cho xác suất rằng tổng các biến ngẫu nhiên bị ràng buộc độc lập lệch khỏi giá trị dự kiến của nó. Bất đẳng thức này cung cấp một cách đơn giản để tạo khoảng tin cậy cho tham số nhị thức tương ứng với xác suất thành công. Nó có thể được sử dụng trong bối cảnh giảm thiểu rủi ro theo kinh nghiệm để ước tính tỷ lệ lỗi trong phân loại.