连续随机变量右尾概率的一种新型上下界
概率论
2023-11-28 v3 信息论
机器学习
math.IT
统计理论
机器学习
统计理论
摘要
在本文中,我提出了一种全新的上下界,适用于具有无界支撑以及从左半有界支撑的连续随机变量的右尾概率。所给出的右尾概率上下界仅依赖于概率密度函数(PDF)、其一阶导数以及两个用于收紧边界的参数。这些尾界在某些依赖于PDF、其一阶与二阶导数以及两个参数的条件下成立。通过数值算例表明,对于广泛的连续随机变量,这些新尾界是紧的。
引用
@article{arxiv.2311.12612,
title = {A New Type Of Upper And Lower Bounds On Right-Tail Probabilities Of Continuous Random Variables},
author = {Nikola Zlatanov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.12612},
year = {2023}
}
备注
Minor typos corrected v2