Statystyczna odległość między monetą jednolitą a stronniczą


9

Pozwolić U być równomiernym rozkładem n bitów i pozwól D być dystrybucją n bity, w których bity są niezależne, a każdy bit jest 1 z prawdopodobieństwem 1/2−ϵ. Czy to prawda, że ​​statystyczna odległość międzyD i U jest Ω(ϵn), kiedy n≤1/ϵ2?


2
Tak. Statystyczna odległość międzyU i V jest przynajmniej PrU(∑xi>n/2)−PrD(∑xi>n/2), który jest Ω(εn); patrz np. odpowiedź Matusa
— Yury

2
Dzięki. Być może wyjaśnij, jak to zrobić z tego, co napisał Matus w odpowiedzi, którą mogę zaakceptować?
— Manu,


1
Jeśli chodzi o odpowiedź Matusa, możesz zrobić lepiej niż nierówność Sluda; patrz (2.13,2.14) w arxiv.org/abs/1606.08920
— Aryeh

Odpowiedzi:


7

Oznacz losowe bity przez x1,…,xn. Z definicji statystyczna odległość międzyU i D jest przynajmniej PrU(∑xi≥t)−PrD(∑xi≥t)dla każdego . Wybieramy .tt=n/2+n

Zauważ, że dla jakiejś bezwzględnej stałej . Jeśli , to statystyczna odległość wynosi co najmniej i gotowe. Zakładamy więc, że .PrU(∑xi≥t)≥c1c1>0PrD(∑xi≥t)≤c1/2c1/2PrD(∑xi≥t)≥c1/2

Niech dla iid zmiennych losowych Bernoulliego z . Naszym celem jest udowodnienie, że . Według twierdzenia o wartości średniej, dla niektórych . Teraz udowodnimy, że ; oznacza to, że pożądana statystyczna odległość wynosi co najmniej , zgodnie z wymaganiami.f(s)=Pr(∑xi≥t)x1,…,xnPr(xi=1)=1/2−sf(0)−f(ε)=Ω(εn)

f(0)−f(ε)=−εf′(ξ),
ξ∈(0,ε)−f′(ξ)≥Ω(n)Ω(nε)

Zapis, i Uwaga: A zatem,

f(ξ)=∑k≥t(nk)(12−ξ)k(12+ξ)n−k,
f′(ξ)=∑k≥t(nk)(−k(12−ξ)k−1(12+ξ)n−k+(n−k)(12−ξ)k(12+ξ)n−k−1)=−∑k≥t(nk)(12−ξ)k(12+ξ)n−kk/2+kξ−(n−k)/2+(n−k)ξ(1/2−ξ)(1/2+ξ).
k/2+kξ−(n−k)/2+(n−k)ξ(1/2−ξ)(1/2+ξ)=(2k−n)/2+nξ(1/2−ξ)(1/2+ξ)≥2(2t−n)=4n.
−f′(ξ)≥4n∑k≥t(nk)(12−ξ)k(12+ξ)n−k=4nf(ξ)≥4nf(ε)≥4n⋅(c1/2).
tym miejscu założenie, że . Pokazaliśmy, że .f(ε)=PrD(x1+⋯+xn≥t)≥c1/2−f′(ξ)=Ω(n)

5

Nieco bardziej elementarny i nieco niechlujny dowód (a przynajmniej tak mi się wydaje).

Dla wygody napisz , z założeniem .ε=γnγ∈[0,1)

Wyraźnie dolną granicę wyrażenia : dTV⁡(P,U)

2dTV⁡(P,U)=∑x∈{0,1}n|(12+γn)|x|(12−γn)n−|x|−12n|=12n∑k=0n(nk)|(1+2γn)k(1−2γn)n−k−1|≥12n∑k=n2+nn2+2n(nk)|(1+2γn)k(1−2γn)n−k−1|≥Cn∑k=n2+nn2+2n|(1+2γn)k(1−2γn)n−k−1|
gdzie jest stałą bezwzględną. Obniżamy każdą granicę osobno: naprawiamy i piszemy , tak aby każdy summand był niżej ograniczony wielkością zbieżną (kiedy ) doC>0kℓ=k−n2∈[n,2n]
(1+2γn)k(1−2γn)n−k=(1−4γ2n)n/2(1+2γn1−2γn)ℓ≥(1−4γ2n)n/2(1+2γn1−2γn)n→n→∞e4γ−2γ2
n→∞e4γ−2γ2−1>4γ−2γ2>2γ ; sugerując, że każdy to . Podsumowując, daje to jak twierdzono.Ω(γ)
2dTV⁡(P,U)≥Cn∑k=n2+nn2+2nΩ(γ)=Ω(γ)=Ω(εn)

(Używanie Hellingera jako proxy ze względu na jego miłe właściwości, dystrybucje produktów wrt są kuszące i byłyby znacznie szybsze, ale na końcu dolna granica spowodowałaby stratę przez czynnik kwadratowy.)
— Clement C.

1
Miły! Lubię podejście elementarne. Powinniśmy być w stanie sprawić, by nie był również asymptotyczny w .... jednym ze sposobów jest użycie , a następnie użyj ładnej nierówności . Trochę bałagan. n(1+z1−z)n≥(1+2z)n1+w≥ew−w2/2
— usul
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.