Minimum Wasserstein distance estimator under covariate shift: closed-form, super-efficiency and irregularity
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Lang, Junjun, Zhang, Qiong, Liu, Yukun |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Centered plug-in estimation of Wasserstein distances
von: Papp, Tamás P., et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Papp, Tamás P., et al.
Veröffentlicht: (2022)
Clustered random forests with correlated data for optimal estimation and inference under potential covariate shift
von: Young, Elliot H., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Young, Elliot H., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Convex estimation of Gaussian graphical regression models with covariates
von: Liu, Ruobin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Ruobin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neyman-Pearson multiclass classification under label noise via empirical likelihood
von: Zhang, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Amortized Bayesian Local Interpolation NetworK: Fast covariance parameter estimation for Gaussian Processes
von: Feng, Brandon R., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feng, Brandon R., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Wasserstein F-tests for Fréchet regression on Bures-Wasserstein manifolds
von: Xu, Haoshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Haoshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Knowledge-Guided Wasserstein Distributionally Robust Optimization
von: Wang, Zitao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zitao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A least distance estimator for a multivariate regression model using deep neural networks
von: Shin, Jungmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shin, Jungmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Statistical ranking with dynamic covariates
von: Dong, Pinjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dong, Pinjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning covariate importance for matching in policy-relevant observational research
von: Zhang, Hongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Hongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the role of surrogates in the efficient estimation of treatment effects with limited outcome data
von: Kallus, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Kallus, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2020)
An efficient Wasserstein-distance approach for reconstructing jump-diffusion processes using parameterized neural networks
von: Xia, Mingtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Mingtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Wasserstein-type Gaussian Process Regressions for Input Measurement Uncertainty
von: Luo, Hengrui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Luo, Hengrui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Combining Wasserstein-1 and Wasserstein-2 proximals: robust manifold learning via well-posed generative flows
von: Gu, Hyemin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gu, Hyemin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Cellwise Minimum Covariance Determinant Estimator
von: Raymaekers, Jakob, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Raymaekers, Jakob, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Combining T-learning and DR-learning: a framework for oracle-efficient estimation of causal contrasts
von: van der Laan, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: van der Laan, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A class of modular and flexible covariate-based covariance functions for nonstationary spatial modeling
von: Blasi, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Blasi, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the potential benefits of entropic regularization for smoothing Wasserstein estimators
von: Bigot, Jérémie, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Bigot, Jérémie, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Non-parametric efficient estimation of marginal structural models with multi-valued time-varying treatments
von: Martin, Axel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Martin, Axel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Wasserstein Geodesic Principal Component Analysis of probability measures
von: Vesseron, Nina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vesseron, Nina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Semiparametric Learning from Open-Set Label Shift Data
von: Liu, Siyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Siyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fused Gromov-Wasserstein Variance Decomposition with Linear Optimal Transport
von: Wilson, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wilson, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Distributional Matrix Completion via Nearest Neighbors in the Wasserstein Space
von: Feitelberg, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feitelberg, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Applying non-negative matrix factorization with covariates to label matrix for classification
von: Satoh, Kenichi
Veröffentlicht: (2025)
von: Satoh, Kenichi
Veröffentlicht: (2025)
Causal effects based on distributional distances
von: Kim, Kwangho, et al.
Veröffentlicht: (2018)
von: Kim, Kwangho, et al.
Veröffentlicht: (2018)
Minimum Specification Perturbation: Robustness as Distance-to-Falsification in Causal Inference
von: Dang, Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dang, Hoang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Wasserstein Gradient Boosting: A Framework for Distribution-Valued Supervised Learning
von: Matsubara, Takuo
Veröffentlicht: (2024)
von: Matsubara, Takuo
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic covariate balancing: estimating treatment effects over time with potential local projections
von: Viviano, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Viviano, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Separation-based distance measures for causal graphs
von: Wahl, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wahl, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TabPFN: One Model to Rule Them All?
von: Zhang, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SubgroupTE: Advancing Treatment Effect Estimation with Subgroup Identification
von: Lee, Seungyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Seungyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
BARTSIMP: flexible spatial covariate modeling and prediction using Bayesian additive regression trees
von: Jiang, Alex Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jiang, Alex Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning over von Mises-Fisher Distributions via a Wasserstein-like Geometry
von: You, Kisung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: You, Kisung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Minimum Trace Factor Analysis -- An Old Song Sung to a New Tune
von: Li, C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nonparametric efficient inference for network quantile causal effects under partial interference
von: Cheng, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Spatially-informed transformers: Injecting geostatistical covariance biases into self-attention for spatio-temporal forecasting
von: Calleo, Yuri
Veröffentlicht: (2025)
von: Calleo, Yuri
Veröffentlicht: (2025)
Inference on covariance structure in high-dimensional multi-view data
von: Mauri, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mauri, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multivariate outlier explanations using Shapley values and Mahalanobis distances
von: Mayrhofer, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Mayrhofer, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Wasserstein Gradient Flows for Batch Bayesian Optimal Experimental Design
von: Sharrock, Louis
Veröffentlicht: (2026)
von: Sharrock, Louis
Veröffentlicht: (2026)
Personalised dynamic super learning: an application in predicting hemodiafiltration convection volumes
von: Chatton, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chatton, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Centered plug-in estimation of Wasserstein distances
von: Papp, Tamás P., et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Clustered random forests with correlated data for optimal estimation and inference under potential covariate shift
von: Young, Elliot H., et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Convex estimation of Gaussian graphical regression models with covariates
von: Liu, Ruobin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Neyman-Pearson multiclass classification under label noise via empirical likelihood
von: Zhang, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Amortized Bayesian Local Interpolation NetworK: Fast covariance parameter estimation for Gaussian Processes
von: Feng, Brandon R., et al.
Veröffentlicht: (2024)