Czy znane są skuteczne granice ogólne w stylu Bonferroniego?

20

Klasycznym problemem w teorii prawdopodobieństwa jest wyrażenie prawdopodobieństwa zdarzenia w kategoriach bardziej specyficznych zdarzeń. W najprostszym przypadku można powiedzieć . Write LET'S za zdarzenie .A B A BP[AB]=P[A]+P[B]P[AB]ABAB

Istnieją zatem pewne sposoby na powiązanie , bez zakładania niezależności skończonej liczby zdarzeń . Bonferroniego dało górna granica (jest czasem przypisać Boole'a ) i Kounias rafinowany to P[Ai]Ai

P[Ai]P[Ai]
P[Ai]iP[Ai]maxjijP[AiAj].

Strukturę zależności zdarzeń można traktować jako ważony hipergraf z wierzchołkami Ai , przy czym ciężar krawędzi reprezentuje prawdopodobieństwo zdarzenia związanego z przecięciem wierzchołków na krawędzi.

Argument stylu włączenia / wykluczenia uwzględnia coraz większe podzbiory zdarzeń razem. Te otrzymując granic Bonferroniego . Te granice używają wszystkich wag dla krawędzi do pewnego rozmiaru k .

Jeśli struktura zależności jest „wystarczająco ładna”, to można użyć lokalnej lematy Lovásza, aby ograniczyć prawdopodobieństwo od skrajnych wartości 0 i 1. W przeciwieństwie do podejścia Bonferroniego, LLL wykorzystuje dość zgrubne informacje o strukturze zależności.

Załóżmy teraz, że stosunkowo niewiele wag w strukturze zależności jest niezerowe. Ponadto, załóżmy, że istnieje wiele zdarzeń, które są niezależne parami, ale nie są niezależne (i bardziej ogólnie, całkiem możliwe jest, że zestaw k zdarzeń nie jest wzajemnie niezależny, ale jest r -niezależny dla każdego r<k ).

Czy możliwe jest jawne wykorzystanie struktury zależności zdarzeń w celu ulepszenia granic Bonferroni / Kounias w sposób, który można skutecznie obliczyć?

Spodziewam się, że odpowiedź brzmi „tak” i doceniłbym wskaźniki do odniesień. Zdaję sobie sprawę z pracy Huntera z 1976 roku, ale dotyczy ona tylko zależności parowych. Hunter rozważa rozciąganie drzew na wykresie utworzonym przez ignorowanie krawędzi w strukturze zależności wielkości 3 lub większej.

András Salamon
źródło

Odpowiedzi: