ONE DIMENSIONAL WASSERSTEIN DISTANCE
1次元ワッサースタイン距離の計算
長さが異なる場合も含め、等しい重みの2つの数値標本の経験的な1次ワッサースタイン距離を厳密に求めます。
計算結果
結果
—
計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
個別に異なる組み合わせたサンプル結び目を割り当て、各間隔における絶対的な CDF ギャップを統合します。
W1=∫|FA(x)−FB(x)| dx
計算例
サンプル(0、1) と、(1、2) ) は、入力値と同じ単位で、経験的な最初のワッサースタイン距離1を持っている。
前提条件と入力上の注意
それぞれの観測値はサンプル内で同じ重量を持っている。これは、1次元の経験的輸送距離であり、多変量距離、標準化された効果、p値ではない。単位と座標スケールは一致する必要がある。
このツールの使い方
自分の値を入力できますか?
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか?
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか?
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
正規分布を基準とするコルモゴロフ・スミルノフ検定
↗
経験的な標本の累積分布を、パラメータを指定した正規分布と両側KS距離で比較します。
百分位順位・標本分位点の計算
↗
得点の厳密・包含・中点の経験パーセンタイル順位を比較し、2種類の規約で標本パーセンタイルを求めます。
イェンセン・シャノンダイバージェンスの計算
↗正規化した2つのカテゴリ分布を、底2のイェンセン・シャノンダイバージェンスとその平方根の距離で比較します。
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