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A note on new Bernstein-type inequalities for the log-likelihood function of Bernoulli variables

机译:关于新伯尔尼斯坦型不等式的注释,用于伯努利变量的日志似然函数

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摘要

We prove a new Bernstein-type inequality for the log-likelihood function of Bernoulli variables. In contrast to classical Bernstein's inequality and Hoeffding's inequality when applied to this log-likelihood, the new bound is independent of the parameters of the Bernoulli variables and therefore does not blow up as the parameters approach 0 or 1. The new inequality strengthens certain theoretical results on likelihood-based methods for community detection in networks and can be applied to other likelihood-based methods for binary data. (C) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:我们证明了伯努利变量的日志似然函数的新伯尔尼斯坦型不等式。 与古典伯恩斯坦的不平等性和霍夫特·不平等相比,当应用于这种对比时,新的界限与伯努利变量的参数无关,因此不会爆炸,因为参数方法0或1.新的不平等加强某些理论结果 基于似天社区检测的基于似然方法,可以应用于二进制数据的其他基于似然的方法。 (c)2020 Elsevier B.V.保留所有权利。

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