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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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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Rippl, T., Autor
Munk, A.1, Autor           
Sturm, A., Autor
Affiliations:
1Research Group of Statistical Inverse-Problems in Biophysics, MPI for biophysical chemistry, Max Planck Society, ou_1113580              

Inhalt

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Schlagwörter: Mallow's metric; Transport metric; Delta method; Limit theorem; Goodness-of-fit; Frechet derivative; Resolvent operator; Bootstrap; Elliptically symmetric distribution
 Zusammenfassung: 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.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2016-07-192016-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1016/j.jmva.2016.06.005
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Multivariate Analysis
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 151 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 90 - 109 Identifikator: -