統計学輪講 第12回
| 日時 | 2026年07月07日(火) 15時45分 ～ 16時35分 |
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| 場所 | 経済学部新棟３階第３教室 |
| 講演者 | 葛本 大志 (経済M2) |
| 演題 | Statistical Inference for Transport Dependency |
| 概要 |
Transport Dependencyは、結合分布 と周辺分布の積の間の最適輸送コストにより、二変量の依存性を測る独立性の指標である。適切な cost の下で値0は独立性を特徴づけ、また、それを正規化した transport correlationが１を取ることは、両者に Lipschitz 型の構造的依存があることを示す。 しかし、多次元のWasserstein 距離の推定量に関する統計的推測はそのままでは難しい。 そこで本研究では、Transport Dependency に Gaussian smoothing を導入した smoothed Transport correlation を対象に、経験分布に基づく推定量の統計的推測を行う。 [1] Z. Goldfeld, K. Kato, S. Nietert, and G. Rioux. Limit distribution theory for smooth \(p\)-Wasserstein distances. The Annals of Applied Probability, 34(2):2447--2487, 2024. [2] T. G. Nies, T. Staudt, and A. Munk. Transport dependency: Optimal transport based dependency measures. The Annals of Applied Probability, 35(4):2292--2362, 2025. |