ในบล็อกของเขา Larry Wasserman มีโพสต์เกี่ยวกับสิ่งที่เขาวางแผนที่จะครอบคลุมในหลักสูตรของเขาเมื่อฤดูใบไม้ร่วงที่ผ่านมา เขาตั้งข้อสังเกตว่าเขากำลังละทิ้งหัวข้อคลาสสิกบางประเด็นเพื่อให้ทันสมัยยิ่งขึ้น หนึ่งหัวข้อที่เขากล่าวถึงคือความไม่เท่าเทียมของ Hoeffding อะไรทำให้ผลลัพธ์นี้สำคัญอย่างยิ่งสำหรับนักเรียนและผู้ปฏิบัติงาน
คำตอบ:
ความไม่เสมอภาคของ Hoeffding ให้ขอบเขตบนความน่าจะเป็นที่ผลรวมของตัวแปรสุ่มที่ล้อมรอบอิสระเบี่ยงเบนจากค่าที่คาดไว้ ความไม่เท่าเทียมกันนี้ยังมีวิธีง่ายๆในการสร้างความเชื่อมั่นสำหรับพารามิเตอร์ทวินามสอดคล้องกับความน่าจะเป็นของความสำเร็จ สามารถใช้ในบริบทของการลดความเสี่ยงเชิงประจักษ์เพื่อประเมินอัตราความผิดพลาดในการจำแนกประเภท