有界预测博弈中弱迫强大数定律的一个简单策略
概率论
2009-01-27 v3 统计理论
统计理论
摘要
在 Shafer 与 Vovk (2001) 的博弈论概率框架下，构造一个在有界预测博弈中弱迫强大数定律（SLLN）的显式策略具有基本重要性。我们提出一个基于 Reality 走步的过去平均值的简单有限记忆策略，它以 的收敛速率弱迫强大数定律。与 Azuma (1967) 关于有界鞅差的相应测度论结果相比，我们的证明非常简单，这说明了博弈论方法的有效性。我们还讨论单侧协议以及结果向一般维数线性协议的推广。
引用
@article{arxiv.math/0508190,
title = {On a simple strategy weakly forcing the strong law of large numbers in the bounded forecasting game},
author = {Masayuki Kumon and Akimichi Takemura},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0508190},
year = {2009}
}
备注
14 pages