On Risk Rates and Large Deviations in Finite Markov Chain Experiments

  • The observation of an ergodic Markov chain asymptotically allows perfect identification of the transition matrix. In this paper we determine the rate of the information contained in the first n observations, provided the unknown transition matrix belongs to a known finite set. As an essential tool we prove new refinements of the large deviation theory of the empirical pair measure of finite Markov chains. Keywords: Markov Chain, Entropy, Bayes risk, Large Deviations.

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Verfasser*innenangaben:Peter Scheffel, Heinrich von Weizsäcker
URN:urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-7349
Dokumentart:Preprint
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Jahr der Fertigstellung:1997
Jahr der Erstveröffentlichung:1997
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Publikation (Server):03.04.2000
Quelle:Math. Meth. Statistics 3, 1997, Seiten 293-312
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Kaiserslautern - Fachbereich Mathematik
DDC-Sachgruppen:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011