Blogunda, Larry Wasserman'ın geçen sonbaharda kursu planladığı konu hakkında bir yazı var. Daha modern konular lehine bazı klasik konuları terk ettiğini belirtiyor. Bahsettiği bir konu Hoeffding eşitsizliğidir. Bu sonucu öğrenciler ve uygulayıcılar için özellikle önemli kılan nedir?
Yanıtlar:
Hoeffding eşitsizliği, bağımsız sınırlı rastgele değişkenlerin toplamının beklenen değerinden sapma olasılığı üzerinde bir üst sınır sağlar. Bu eşitsizlik, başarı olasılığına karşılık gelen binom parametresi için bir güven aralığı oluşturmak için basit bir yol sağlar . Sınıflandırmadaki hata oranını tahmin etmek için ampirik risk minimizasyonu bağlamında kullanılabilir.