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保罗·费恩黑德;吉勒姆·里盖尔

存在异常值时的变化点检测。 （英语） Zbl 1478.62238号

美国统计协会。 114，编号525，169-183（2019）.
总结：许多用于识别变更点的传统方法在异常值存在或噪声严重时会遇到困难。通常他们会推断出额外的变更点来适应异常值。为了克服这个问题，通常需要对数据进行预处理以删除离群值，但对于需要在线分析数据的应用程序来说，这是很困难的。我们提出了一种对异常值的存在具有鲁棒性的变化点检测方法。其想法是调整现有的惩罚成本方法来检测变化，以便使用对异常值不太敏感的损失函数。我们认为，有界损失函数（例如经典的双重损失）特别适用，因为我们表明只有有界损失功能对任意极端异常值具有鲁棒性。我们提出了一种高效的动态规划算法，该算法可以在我们的惩罚成本标准下找到最优分割。重要的是，该算法可用于需要在线分析数据的设置。我们表明，我们可以一致地估计变化点的数量，并使用双权损失函数准确地估计它们的位置。我们证明了我们的方法在分析测井数据、检测拷贝数变化和检测无线设备篡改等应用中的有用性。

引用于24文件

MSC公司：

2007年6月62日 非马尔科夫过程：假设检验
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）

关键词：

二进制分割;体重减轻;CUSUM公司;m-估计;惩罚可能性;稳健统计

软件：

工作分解结构
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Fearnhead}和\textit{G.Rigaill}，《美国统计协会期刊》114，第525、169-183号（2019年；Zbl 1478.62238）
全文： 内政部 arXiv公司

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