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  Limit laws of the empirical Wasserstein distance: Gaussian distributions.

Rippl, T., Munk, A., & Sturm, A. (2016). Limit laws of the empirical Wasserstein distance: Gaussian distributions. Journal of Multivariate Analysis, 151, 90-109. doi:10.1016/j.jmva.2016.06.005.

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基本情報

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資料種別: 学術論文

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2351923.pdf (出版社版), 561KB
 
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作成者

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 作成者:
Rippl, T., 著者
Munk, A.1, 著者           
Sturm, A., 著者
所属:
1Research Group of Statistical Inverse-Problems in Biophysics, MPI for biophysical chemistry, Max Planck Society, ou_1113580              

内容説明

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キーワード: Mallow's metric; Transport metric; Delta method; Limit theorem; Goodness-of-fit; Frechet derivative; Resolvent operator; Bootstrap; Elliptically symmetric distribution
 要旨: We derive central limit theorems for the Wasserstein distance between the empirical distributions of Gaussian samples. The cases are distinguished whether the underlying laws are the same or different. Results are based on the (quadratic) Frechet differentiability of the Wasserstein distance in the gaussian case. Extensions to elliptically symmetric distributions are discussed as well as several applications such as bootstrap and statistical testing.

資料詳細

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言語: eng - English
 日付: 2016-07-192016-10
 出版の状態: 出版
 ページ: -
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 目次: -
 査読: 査読あり
 識別子(DOI, ISBNなど): DOI: 10.1016/j.jmva.2016.06.005
 学位: -

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出版物 1

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出版物名: Journal of Multivariate Analysis
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: -
ページ: - 巻号: 151 通巻号: - 開始・終了ページ: 90 - 109 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): -