克劳斯·弗里克;阿克塞尔·蒙克;汉内斯·西林 [伊德里斯·埃克利（Idris A.Eckley）。;阿恩·科瓦克;弗兰克·克里奇利;陈以宁;Rajen D.沙阿。;理查德·萨姆沃思。;费德里科·克鲁杜;埃米利奥·波库;莫雷诺，贝维拉夸;阿莱西奥·法科梅尼;彼得·弗莱莱维茨;奥利弗·林顿;Seo，Myung Hwan先生;Nyamunda，礼物;海耶斯，凯文;Szajowski，K。;约翰·阿斯顿;克劳迪娅·柯奇;杰雷米·比戈;科德·D.S。;劳丽·戴维斯;法里达·埃尼基耶娃;扎伊德·哈查伊;保罗·费恩黑德;傅成德;滕惠文;达里奥·加斯巴拉;埃利亚·阿尔哈斯;胡什科娃，M。;金家顺;柯，郑翠西;丽贝卡·基利克;德汉·孔;孙强;刘，韩;罗伯特·梅德斯通;本杰明·皮克林;豪尔赫·马图;阮、道;理查德·尼克尔;宋睿;迈克尔·科索罗克。;很好，杰森·P。;亚历山大·齐巴科夫。;Guenther Walther;姚春叶;周，周] 多尺度变化点推断。通过讨论和作者的回复。 （英语） Zbl 1411.62065号 J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。B、 统计方法。 76，第3期，495-580（2014）. 摘要：针对指数族回归中的变点问题，我们引入了一种新的估计量——同时多尺度变点估计量SMUCE。通过最小化多尺度测试可接受区域内的变化点数量，在水平\（\α\）下估计未知阶跃函数。高估变化点真实数量（K）的概率由多尺度检验统计量的渐近零分布控制。进一步，我们导出了低估概率（K）的指数界。通过平衡这些量，将选择（α），从而使正确估计（K）的概率最大化。对于正常情况，所有结果都是非渐近的。基于这些界，我们构造了未知阶跃函数及其变点的（渐近）诚实置信集。同时，我们获得了估计变化点位置的指数界，例如，它产生了对数项的最小最大速率（mathcal{O}（n^{-1}））。最后，即使对于无限数量的变化点，同时多尺度变化点估计器也能实现消失信号的最佳检测率。我们说明了如何使用动态规划技术来有效计算估计量和置信区域。所提出的多尺度方法的性能通过模拟以及在基因工程和光电子能谱学的两个前沿应用中进行了说明。 引用于89文件 MSC公司： 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 62层25 参数公差和置信区域 62J02型 一般非线性回归 62-02 与统计有关的研究展览（专著、调查文章） 关键词：变点回归;动态规划;指数族;诚实的信心集;多尺度方法 软件：ftnonpar公司;乌巴哈;SiZer公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Frick}等人，J.R.Stat.Soc.，Ser。B、 统计方法。76，编号3，495-580（2014年；兹bl 1411.62065） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Arias‐Castro，E.、Candès，E.J.和Durand，A.（2011）网络中异常簇的检测。安。统计师。, 39, 278– 304. ·Zbl 1209.62097号 [2] Arlot，S.、Celisse，A.和Harchaoui，Z.（2012）《内核变化点检测》。预打印. ·Zbl 1446.62120号 [3] Bai，J.和Perron，P.（1998）估计和测试具有多重结构变化的线性模型。计量经济学, 66, 47– 78. ·Zbl 1056.62523号 [4] Basseville，M.和Nikiforov，I.V.（1993）《突变检测：理论与应用》。恩格尔伍德悬崖：普伦蒂斯大厅·Zbl 1407.62012年 [5] Benjamini，Y.和Hochberg，Y.（1995）控制错误发现率：一种实用且强大的多重测试方法。J.R.统计。Soc.B公司, 57, 289– 300. ·Zbl 0809.62014号 [6] Bhattacharya，P.K.（1987）独立随机变量分布中变化点的最大似然估计：一般多参数情况。J.Multiv.公司。分析。, 23, 183– 208. ·Zbl 0659.62033号 [7] Birgé，L.和Massart，P.（2001）高斯模型选择。《欧洲数学杂志》。Soc公司。, 3, 203– 268. ·Zbl 1037.62001 [8] Blythe，D.、von Bunau，P.、Meinecke，F.和Muller，K.（2012）使用平稳子空间分析进行变化点检测的特征提取。IEEE传输。诺尔。网络学习。系统。, 23, 631– 643. 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