Calculateur de distance de Wasserstein en une dimension
Calculer la distance empirique exacte de premier-Wasserstein entre deux échantillons numériques pondérés également, même avec des longueurs inégales.
VOTRE CALCUL
Résultat
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Étapes du calcul
Affichez les étapes une par une ou le calcul complet. Les étapes utilisent les valeurs que vous avez saisies.
Méthode de calcul
Trier les nœuds d’échantillonnage combinés distincts et intégrer l’écart empirique absolu entre les CDF sur chaque intervalle.
W1=∫|FA(x)−FB(x)| dx
Exemple détaillé
Les échantillons ( 0 , 1 ) et ( 1 , 2 ) ont une distance empirique de premier-Wasserstein 1 , dans la même unité que les valeurs d’entrée.
Hypothèses et précisions sur les données
Chaque observation a un poids égal à l’intérieur de l’échantillon. Il s’agit d’une distance de transport empirique unidimensionnelle, et non d’une distance multivariée, d’un effet normalisé ou d’une valeur p. Les unités et l’échelle de coordonnées doivent correspondre.
Utiliser ce calculateur
Puis-je saisir mes propres données ?
Oui. Remplacez les valeurs de l’exemple par vos propres données. Le résultat, les étapes, les tableaux et les diagrammes disponibles se mettent à jour. Une valeur vide ou invalide efface le résultat ; les valeurs de l’exemple ne remplacent jamais les données manquantes.
Les résultats sont-ils exacts ?
Les calculs utilisent des nombres à virgule flottante et les résultats affichés sont arrondis. Consultez la formule, les hypothèses et la précision des données indiquée avant d’interpréter le résultat.
Mes données sont-elles envoyées ?
Le calcul s’effectue dans votre navigateur. Aucun compte, envoi de fichier ou service d’IA externe n’est nécessaire. Les données saisies ne sont pas conservées après le rechargement de la page.
Comparer un échantillon empirique CDF avec un CDF normal entièrement spécifié en utilisant la distance KS bi-face.
Comparer des rangs de percentile empirique strict, inclusif et à mi-point pour un score et calculer un percentile d’échantillon entré en vertu de deux conventions explicites.
Comparer deux distributions de catégorie normalisées en utilisant la divergence de base-deux Jensen-Shannon et sa distance entre les racines carrées.
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