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Jean-François魁西

用于检测多变量时间序列的边缘和copula的逐渐变化的一致非参数检验。 （英语） 兹比尔1419.62244

统计Pap。 60，第3期，367-396（2019）.
总结：根据一系列观察结果{Y} _1个，\ldot，\mathbf{Y} _n（n）\)在按顺序进行的（mathbb{R}^d）中，一个有趣的问题是知道它们的随机行为是否发生了重大变化。这个问题已经在单变量和多变量观测中进行了大量研究，其中零假设表明（F_1=\cdots=F_n），其中（F_j（{\mathbfy}）=\text{P}（\mathbf{Y} _j（_j）\le\mathbf{y}））。在迄今为止所做的大多数工作中，替代假设通常是突变在某个未知时间\（K\），即\（j\le K\）的\（F_j=D_1\）和\（j>K\）时的\（F_j=D2\）。这种假设在应用程序中是不现实的，因为这些应用程序中的更改往往是逐渐发生的。本文提出了一个更一般的渐变模型，其中承认存在时间（K_1<K_2），其中分布从D_1平滑地变为D_2。用于检测渐变的一类通用一致性测试统计量是引入并研究了它们在一般α混合条件下的大样本行为。该框架允许检测边缘序列和连接词的变化。蒙特卡罗模拟表明，这些测试具有良好的采样特性，并在气候数据上说明了它们的有用性。

引用于三文件

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62克10 非参数假设检验
62H15型 多元分析中的假设检验
2005年6月62日 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
6220国集团 非参数推理的渐近性质

关键词：

连接线;渐变模型;顺序经验过程;串行乘法器引导

软件：

TwoCop公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.-F.Quessy}，统计帕普。60，编号3，717--746（2019；Zbl 1419.62244）
全文： 内政部

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