RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Wide consensus aggregation in the Wasserstein space. Application to location-scatter families
A1 Álvarez Esteban, Pedro César
A1 Barrio Tellado, Eustasio del
A1 Cuesta Albertos, Juan A.
A1 Matrán Bea, Carlos
K1 impartial trimming
K1 parallelized inference
K1 robust aggregation
K1 trimmed barycenter
K1 trimmed distributions
K1 Wasserstein distance
K1 wide consensus
K1 1208.02 Teoría Analítica de la Probabilidad
K1 1208.03 Aplicación de la Probabilidad
K1 1209.99 Otras
AB Introducimos una teoría general para una combinación basada en el consenso de estimaciones de medidas de probabilidad. Las aplicaciones potenciales incluyen esquemas de muestreo paralelizados o distribuidos, así como variaciones de la agregación a partir de técnicas de remuestreo como boosting o bagging. Teniendo en cuenta la posibilidad de estimaciones muy discrepantes, en lugar de un consenso completo consideramos un procedimiento de «consenso amplio». El enfoque se basa en la consideración de baricentros recortados en el espacio de Wasserstein de medidas de probabilidad. Proporcionamos resultados generales de existencia y consistencia, así como propiedades adecuadas de estas medias de Fréchet reforzadas. Para conseguir una rápida aplicabilidad, también incluimos caracterizaciones de baricentros de probabilidades que pertenecen a familias de localización y dispersión (no necesariamente elípticas). Para estas familias, proporcionamos un algoritmo iterativo para el cálculo efectivo de baricentros recortados, basado en un algoritmo consistente para el cálculo de baricentros, garantizando la aplicabilidad en un amplio entorno de problemas estadísticos.
PB Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability
SN 1350-7265
YR 2018
FD 2018
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/73672
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/73672
LA spa
NO Pedro C. Álvarez-Esteban. Eustasio del Barrio. Juan A. Cuesta-Albertos. Carlos Matrán. "Wide consensus aggregation in the Wasserstein space. Application to location-scatter families." Bernoulli 24 (4A) 3147 - 3179, November 2018. https://doi.org/10.3150/17-BEJ957
NO Producción Científica
DS UVaDOC
RD 04-abr-2025