Sur son blog, Larry Wasserman a publié un article sur ce qu'il prévoyait de couvrir dans son cours l'automne dernier. Il note qu'il abandonnait certains sujets classiques au profit de questions plus modernes. Un sujet qu'il mentionne est l'inégalité de Hoeffding. Qu'est-ce qui rend ce résultat particulièrement important pour les étudiants et les praticiens?
Réponses:
L'inégalité de Hoeffding fournit une borne supérieure de la probabilité que la somme des variables aléatoires bornées indépendantes s'écarte de sa valeur attendue. Cette inégalité fournit un moyen simple de créer un intervalle de confiance pour le paramètre binomial correspondant à la probabilité de succès. Il peut être utilisé dans le contexte de la minimisation empirique du risque pour estimer le taux d'erreur dans la classification.