浓度范围流程图

当我教尾巴界限时，我使用通常的进度：

• 如果rv为正，则可以应用马尔可夫不等式
• 如果您具有独立性并且也有有限方差，则可以应用切比雪夫不等式
• 如果每个独立的rv 也具有所有矩的边界，则可以使用Chernoff边界。

在此之后，事情变得不那么干净了。例如

• 如果您的变量均值为零，那么伯恩斯坦不等式会更方便
• 如果您只知道合并函数是Lipschitz，则存在广义的McDiarmid风格的不等式
• 如果您的依赖性较弱，则存在Siegel风格的界限（如果您的依赖性为负，那么Jansson不等式可能是您的朋友）

在方便的流程图或决策树的任何地方都存在参考，描述了如何选择“正确的”尾部约束（或者甚至当您不得不潜入塔拉格朗的大海时）？

我在问的一部分是为了给我一个参考，一部分是为了让我可以指向我的学生，部分原因是如果我足够烦恼并且没有人，我可能会尝试自己做一个。

范仲和林源路。浓度不平等和mar不平等：可在http://projecteuclid.org/euclid.im/1175266369或Fan Chung Graham的网页上进行的一项调查 。