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朱利叶斯·朱达基斯;斯蒂芬·马斯兰

存在滋扰变化时的流行病变化点检测。 （英语） Zbl 07697703号

统计Pap。 64，第1号，17-39（2023）.
摘要：许多时间序列问题都以流行病变化为特征——参数偏离背景基线的段。通过考虑疫情结构，可以改进对此类变化点的检测，但如果背景水平未知，则目前很难做到这一点。此外，在实际数据中，背景经常会发生令人讨厌的变化，这会干扰标准估计技术，并显示为假警报。为了解决这些问题，我们开发了一种新的、有效的方法来同时检测疫情变化，并基于惩罚成本估计未知但固定的背景水平。利用它，我们构建了一个两级检测器，对干扰和信号变化进行建模和分离。建立了所提方法的分析和计算性质，包括一致性和收敛性。我们通过仿真证明，我们的两级检测器在干扰过程中提供了对变化点的准确估计，而其他最先进的检测器则失败了。在现实世界的基因组和人口数据集中，该方法识别并定位了目标事件，同时分离出季节变化和实验文物。

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

变化点检测;分段平稳时间序列;分段;随机梯度法

软件：

工作分解结构;峰值SegDisk
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Juodakis}和\textit{S.Marsland}，Stat.Pap。64，编号1，17-39（2023；Zbl 07697703）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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