संपादित करें: मूल संस्करण एक पूर्ण मूल्य से चूक गया। माफ़ कीजिये!!
हाय इयान। मैं संक्षेप में दो नमूना असमानताओं को रेखांकित करूंगा, एक Lipschitz बाउंड का उपयोग करके, दूसरा दूसरे व्युत्पन्न पर एक बाउंड का उपयोग करके, और फिर इस समस्या में कुछ कठिनाइयों पर चर्चा करता हूं। हालाँकि मैं बेमानी हो रहा हूं, क्योंकि एक व्युत्पत्ति का उपयोग करने वाला दृष्टिकोण बताता है कि अधिक व्युत्पन्न (टेलर के माध्यम से) क्या होता है, यह पता चला है कि दूसरा व्युत्पन्न संस्करण काफी अच्छा है।
सबसे पहले, एक Lipschitz बाध्य के साथ: बस मानक जेन्सेन असमानता को फिर से काम करें। एक ही चाल लागू होती है: अपेक्षित मूल्य पर टेलर विस्तार की गणना करें।
विशेष रूप से, Let में संबंधित नाप μ , और सेट m : = E ( x ) है । यदि f में Lipschitz निरंतर L है , तो टेलर के प्रमेय द्वाराXμm:=E(x)fL
f(x)=f(m)+f′(z)(x−m)≤f(m)+L|x−m|,
जहां (ध्यान दें कि एक्स ≤ मीटर और एक्स > मीटर संभव हो रहे हैं)। इसका उपयोग करना और जेन्सेन प्रूफ को फिर से काम करना (मैं पागल हूँ और जाँच की है कि मानक वास्तव में विकिपीडिया पर है),z∈[m,x]x≤mx>m
E(f(X))=∫f(x)dμ(x)≤f(m)∫dμ(x)+L∫|x−m|dμ(x)=f(E(X))+LE(|X−E(X)|).
अब, मान लीजिए । इस मामले में,|f′′(x)|≤λ
f(x)=f(m)+f′(m)(x−m)+f′′(z)(x−m)22≤f(m)+f′(m)(x−m)+λ(x−m)22,
इसलिए
E(f(X))≤f(m)+f′(m)(E(X)−m)+λE((X−m)2)2=f(E(X))+λVar(X)2.
मैं कुछ बातों का संक्षेप में उल्लेख करना चाहता हूं। क्षमा करें यदि वे स्पष्ट हैं।
एक यह है कि, आप वितरण को स्थानांतरित करके केवल "wlog " नहीं कह सकते , क्योंकि आप f और μ के बीच संबंध बदल रहे हैं ।E(X)=0fμ
अगला यह है कि बाउंड को किसी तरह वितरण पर निर्भर होना चाहिए । इस देखने के लिए, मान लीजिए कि और च ( एक्स ) = एक्स 2 । जो कुछ भी का मूल्य σ , आप अभी भी मिल च ( ई ( एक्स ) ) = च ( 0 ) = 0 । दूसरी ओर, ई ( एफ ( एक्स ) ) = ई ( एक्स)X∼Gaussian(0,σ2)f(x)=x2σf(E(X))=f(0)=0 । इस प्रकार, बदलकर σ , आप अंतराल के बीच दो मात्राओं मनमाने ढंग से कर सकते हैं! सहज रूप से, अधिक द्रव्यमान माध्य से दूर धकेल दिया जाता है, और इस प्रकार, किसी भी सख्ती से उत्तल कार्य के लिए, ई ( एफ ( एक्स ) ) बढ़ जाएगा।E(f(X))=E(X2)=σ2σE(f(X))
अंत में, मैं यह नहीं देखता कि आप जैसा सुझाव देते हैं, वैसा ही एक गुणात्मक बाउंड कैसे प्राप्त करें। इस पोस्ट में मैंने जो कुछ भी उपयोग किया है वह मानक है: टेलर की प्रमेय और व्युत्पन्न सीमाएं सांख्यिकी सीमा में रोटी और मक्खन हैं, और वे स्वचालित रूप से योजक देते हैं, न कि गुणात्मक त्रुटियां।
मैं हालांकि इसके बारे में सोचूंगा, और कुछ पोस्ट करूंगा। अस्पष्ट अंतर्ज्ञान यह फ़ंक्शन और वितरण दोनों पर बहुत कड़ी परिस्थितियों की आवश्यकता होगी, और यह है कि योजक सीमा वास्तव में इसके दिल में है।