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简单二元假设检验的样本复杂性是I.I.D的最小数量。在任何一个中都需要区分两个分布p和q所需的样本：（i）先前的设置，最多α误差为type-i误差，最多是II型误差；或（ii）贝叶斯设置，最多有贝叶斯误差δ和先前的分布（α，1 -α）。仅在α=β（无之前）或α= 1/2（贝叶斯）（贝叶斯）进行研究，并且已知样品复杂性的特征是p和q之间的hellinger差异，直至乘法常数。在本文中，我们得出一个表征样品复杂性（直至独立于P，Q和所有误差参数的乘法常数）的公式，用于以下方面： （ii）贝叶斯环境中的所有δ≤α/ 4。尤其是，该公式从詹森 - 香农和赫林格家族的某些差异方面接受了同等的表达。主要的技术结果涉及詹森 - 香农和赫林格家族成员之间的F差异不平等，这通过信息理论工具和逐案分析的结合证明了这一点。我们探讨了结果对鲁棒和分布式（本地私有和沟通受限的）假设检验的应用。
简单二元假设检验的样本复杂性
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