अपने ब्लॉग पर, लैरी वासरमैन के पास एक पोस्ट है जो उन्होंने अपने पाठ्यक्रम में अंतिम गिरावट में कवर करने की योजना बनाई थी। वह नोट करता है कि वह अधिक आधुनिक मुद्दों के पक्ष में कुछ शास्त्रीय विषयों को छोड़ रहा था। एक विषय जिसका वह उल्लेख करता है वह है हॉफडिंग की असमानता। यह परिणाम छात्रों और चिकित्सकों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है?
जवाबों:
हॉफडिंग की असमानता इस संभावना पर एक ऊपरी सीमा प्रदान करती है कि स्वतंत्र बंधे हुए यादृच्छिक चर का योग उनके अनुमानित मूल्य से भटक जाता है। यह असमानता सफलता की संभावना के अनुरूप द्विपद पैरामीटर लिए एक विश्वास अंतराल बनाने का एक सरल तरीका प्रदान करती है । वर्गीकरण में त्रुटि दर का अनुमान लगाने के लिए इसका उपयोग अनुभवजन्य जोखिम कम करने के संदर्भ में किया जा सकता है।