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Moderate deviations analysis of binary hypothesis testing

机译:二元假设检验的中度偏差分析

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摘要

This work refers to moderate-deviations analysis of binary hypothesis testing. It relies on a concentration inequality for discrete-parameter martingales with bounded jumps, which forms a refinement to the Azuma-Hoeffding inequality. Relations of the analysis to the moderate deviations principle for i.i.d. random variables and the relative entropy are considered.
机译:这项工作是指二元假设检验的中度偏差分析。它依赖于有界跳的离散参数mar的集中不等式,这是对Azuma-Hoeffding不等式的一种改进。分析与i.i.d的中等偏差原理的关系考虑随机变量和相对熵。

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