关于Wasserstein-Cramer-Rao下界的可达性
统计理论
2025-08-26 v3 机器学习
统计理论
摘要
近期,利用Wasserstein信息矩阵(Otto度量)发展了Cramer-Rao不等式的Wasserstein类比。该不等式为估计量的Wasserstein方差提供了下界,量化了其对加性噪声的稳健性。在本研究中,我们探讨了估计量(渐近地)达到Wasserstein-Cramer-Rao下界的条件,称之为(渐近)Wasserstein效率。我们给出了单参数统计模型中存在Wasserstein有效估计量的条件。该条件对应于最近提出的单参数指数族的Wasserstein类比(e-测地线)。我们还证明了Wasserstein估计量——基于Wasserstein得分函数的极大似然估计量的Wasserstein类比——在位置-尺度族中是渐近Wasserstein有效的。
关键词
引用
@article{arxiv.2506.12732,
title = {On the attainment of the Wasserstein--Cramer--Rao lower bound},
author = {Hayato Nishimori and Takeru Matsuda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.12732},
year = {2025}
}