Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:1603.06556

帮助 | 高级搜索

数学 > 概率

arXiv:1603.06556 (math)
[提交于 2016年3月21日 ]

标题: 带权无放回抽样

标题: Weighted sampling without replacement

Authors:Anna Ben-Hamou, Yuval Peres, Justin Salez
摘要: 比较均匀抽样有放回和无放回的浓度性质有着悠久的历史,可以追溯到Hoeffding(1963)的先驱工作。 本文简短的目的是利用两种样本之间的耦合,将这种比较扩展到非均匀权重的情况。 当项目的权重与其值按相同顺序排列时,我们证明了累积值的诱导耦合是一个次鞅耦合。 作为结果,已知适用于有放回抽样的强大Chernoff型上尾估计自动转移到无放回抽样的情况。 对于一般权重,我们使用相同的耦合建立了次高斯浓度不等式。 我们还构建了另一个鞅耦合,使我们能够回答Luh和Pippenger(2014)在不同替换数的Polya瓮抽样中提出的问题。
摘要: Comparing concentration properties of uniform sampling with and without replacement has a long history which can be traced back to the pioneer work of Hoeffding (1963). The goal of this short note is to extend this comparison to the case of non-uniform weights, using a coupling between the two samples. When the items' weights are arranged in the same order as their values, we show that the induced coupling for the cumulative values is a submartingale coupling. As a consequence, the powerful Chernoff-type upper-tail estimates known for sampling with replacement automatically transfer to the case of sampling without replacement. For general weights, we use the same coupling to establish a sub-Gaussian concentration inequality. We also construct another martingale coupling which allows us to answer a question raised by Luh and Pippenger (2014) on sampling in Polya urns with different replacement numbers.
主题: 概率 (math.PR)
引用方式: arXiv:1603.06556 [math.PR]
  (或者 arXiv:1603.06556v1 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1603.06556
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Anna Ben-Hamou [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2016 年 3 月 21 日 19:44:24 UTC (12 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.PR
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2016-03
切换浏览方式为:
math

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号