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塞尔盖·佩加门奇科夫;亚历山大·塔塔科夫斯基。

具有复合变化后假设的一般随机模型的渐近最优逐点和最小最大变化点检测。 （英语） Zbl 1428.62370号

《多元分析杂志》。 174，文章ID 104541，20 p.（2019）.
小结：加权Shiryaev-Roberts变化检测程序显示，在给定的固定长度窗口内虚警最大局部概率较低的情况下，在所有变化点检测程序中，将检测的预期延迟以及较高的检测延迟矩降到最小当改变后参数未知时，一般非身份证数据模型和复合改变后假设的设置。我们建立了加权Shiryaev-Roberts过程渐近最优的模型的一般条件。这些条件是根据“变化”和“无变化”假设之间的对数似然比在强大数定律中的收敛速度来表示的，我们还为一大类遍历马尔可夫过程提供了充分条件。给出了与这些条件成立的多元马尔可夫模型相关的示例。

引用于6文件

MSC公司：

62升10 顺序统计分析
62升15 统计中的最优停止
60克40 停止次数；最优停车问题；赌博理论
60J05型 一般状态空间上的离散马尔可夫过程
60J20型 马尔可夫链和离散时间马尔可夫过程在一般状态空间（社会流动、学习理论、工业过程等）上的应用

关键词：

渐近最优性;变化点检测;复合变化后假说;最快速的检测;加权Shiryaev-Roberts程序
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Pergamenchchikov}和\textit{A.G.Tartakovsky}，J.多元分析。174，文章ID 104541，20 p.（2019；Zbl 1428.62370）
全文： 内政部 arXiv公司

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