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Bounding d̄-Distance by Informational Divergence: A Method to Prove Measure Concentration
Ist Teil von
The Annals of probability, 1996-04, Vol.24 (2), p.857-866
Ort / Verlag
Hayward, CA: Institute of Mathematical Statistics
Erscheinungsjahr
1996
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
There is a simple inequality by Pinsker between variational distance and informational divergence of probability measures defined on arbitrary probability spaces. We shall consider probability measures on sequences taken from countable alphabets, and derive, from Pinsker's inequality, bounds on the d̄-distance by informational divergence. Such bounds can be used to prove the "concentration of measure" phenomenon for some nonproduct distributions.