基于最优传输的几乎随机序评估方法

当随机占优 $F\leq_{st}G$ 不成立时，我们可以通过适当截断两个分布来改进与随机序的一致性。在这项工作中，我们考虑这些截断版本的随机序的 $L_2-$Wasserstein 距离 $\mathcal W_2$。我们对这一距离的刻画自然地引出了考虑一个基于 $\mathcal W_2$ 的与随机序不一致的指数 $\varepsilon_{\mathcal W_2}(F,G)$。我们提供了渐近结果，允许检验 $H_0: \varepsilon_{\mathcal W_2}(F,G)\geq \varepsilon_0$ 对 $H_a: \varepsilon_{\mathcal W_2}(F,G)<\varepsilon_0$，在拒绝原假设的情况下，这将给出几乎随机占优的统计保证。我们包含了一项模拟研究，显示了该指数在正态模型下的良好表现。