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  Inference for empirical Wasserstein distances on finite spaces.

Sommerfeld, M., & Munk, A. (2018). Inference for empirical Wasserstein distances on finite spaces. Journal of the Royal Statistical Society. Ser. B, Statistical Methodology, 80(1), 219-238. doi:10.1111/rssb.12236.

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Genre: Zeitschriftenartikel

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Urheber

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 Urheber:
Sommerfeld, M., Autor
Munk, A.1, 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: Bootstrap; Central limit theorem; Directional Hadamard derivative; Hypothesis testing; Optimal transport; Wasserstein distance
 Zusammenfassung: The Wasserstein distance is an attractive tool for data analysis but statistical inference is hindered by the lack of distributional limits. To overcome this obstacle, for probability measures supported on finitely many points, we derive the asymptotic distribution of empirical Wasserstein distances as the optimal value of a linear programme with random objective function. This facilitates statistical inference (e.g. confidence intervals for sample-based Wasserstein distances) in large generality. Our proof is based on directional Hadamard differentiability. Failure of the classical bootstrap and alternatives are discussed. The utility of the distributional results is illustrated on two data sets.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2017-05-182018-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1111/rssb.12236
 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 the Royal Statistical Society. Ser. B, Statistical Methodology
Genre der Quelle: Zeitschrift
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Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 80 (1) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 219 - 238 Identifikator: -