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哈雷·L·布兰特利。;约瑟夫·吉尼斯;埃里克·C·池。

使用分位数趋势滤波对空气质量数据进行基线漂移估计。 （英语） Zbl 1446.62115号

附录申请。斯达。 14，第2期，585-604（2020年）.
摘要：我们解决了在时间序列数据中估计平稳变化的基线趋势的问题。这个问题出现在广泛的领域，包括化学、宏观经济和医学；然而，我们的研究是基于对低成本空气质量传感器数据的分析。我们的方法扩展了分位数趋势过滤框架，可以同时估计多个分位数趋势，同时确保分位数不会交叉。为了应对超长时间序列带来的计算挑战，我们提出了一种可并行化的交替方向乘法器（ADMM）算法。ADMM算法能够以分段的方式估计趋势，既减少了计算时间，又将该方法的限制扩展到更大的数据量。我们还讨论了平滑参数的选择，并基于扩展的贝叶斯信息准则提出了一种改进的准则。通过模拟研究和我们对低成本空气质量传感器数据的激励性应用，我们证明了我们的模型提供了比现有方法更好的分位数趋势估计，并改进了低成本空气品质传感器输出的信号分类。

引用于4文件

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
62M20型 随机过程推断和预测
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用

关键词：

空气质量;非参数分位数回归;趋势估计

软件：

quantreg公司;ggplot2;二次规划优化函数;古罗比;字段;Rglpk公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.L.Brantley}等人，Ann.Appl。《法律总汇》第14卷第2期，第585-604页（2020年；兹bl 1446.62115）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

参考文献：

[1] Boyd，S.、Parikh，N.、Chu，E.、Peleato，B.、Eckstein，J.等人（2011年）。通过交替方向乘数法进行分布式优化和统计学习。已找到。趋势马赫数。学习。3 1-122. ·兹比尔1229.90122 ·doi:10.1561/220000016
[2] Brantley，H.L.、Guinness，J.和Chi，E.C.（2020年）。补充“使用分位数趋势滤波对空气质量数据进行基线漂移估计”https://doi.org/10.1214/19-AOAS1318SUPA网站, https://doi.org/10.1214/19-AOAS1318SUPPB。
[3] Brantley，H.、Hagler，G.、Kimbrough，E.、Williams，R.、Mukerjee，S.和Neas，L.（2014）。移动空气监测数据处理策略及其对空间空气污染趋势的影响。大气。测量。技术7 2169-2183。
[4] Chen，J.和Chen，Z.（2008）。大模型空间模型选择的扩展贝叶斯信息准则。生物特征95 759-771·Zbl 1437.62415号 ·doi:10.1093/biomet/asn034
[5] Coombes，K.R.、Baggerly，K.A.和Morris，J.S.（2007年）。预处理质谱数据。在基因组学和蛋白质组学的数据挖掘基础79-102。柏林施普林格。
[6] Du，P.，Kibbe，W.A.和Lin，S.M.（2006）。通过结合基于连续小波变换的模式匹配改进质谱峰检测。生物信息学22 2059-265。
[7] 福克纳，J.R.和Minin，V.N.（2018）。具有马尔可夫随机场和收缩先验的局部自适应平滑。贝叶斯分析。13 225-252. ·Zbl 06873725号 ·doi:10.1214/17-BA1050
[8] Franco，M.A.d.M.、Milori，d.M.B.P.和Boas，P.R.V.（2018年）。巴西土壤总碳定量LIBS光谱基线校正算法的比较。ArXiv预印本。可在ArXiv:1805.03695购买。
[9] Gabay，D.和Mercier，B.（1975年）。通过有限元近似求解非线性变分问题的对偶算法。信息与自动化研究所·Zbl 0352.65034号 ·doi:10.1016/0898-1221（76）90003-1
[10] Glowinski，R.和Marrocco，A.（1975年）。在近似条件下，部分完成了“秩序”，以及“解决方案”、“现实问题”、“非利奈狄利克雷特问题”。Française Automat版本。Informat公司。Recherche Opérationnelle Sér。《胭脂分析》。编号。9 41-76. ·Zbl 0368.65053号
[11] Gurobi Optimization，LLC（2018）。古罗比优化器参考手册。
[12] Kim，S.-J、Koh，K.、Boyd，S.和Gorinevsky，D.（2009年）\（l_1）趋势过滤。SIAM版本51 339-360·Zbl 1171.37033号
[13] Koenker，R.（2018）。quantreg：分位数回归。R软件包版本5.36。
[14] Koenker，R.和Bassett，G.Jr.（1978年）。回归分位数。《计量经济学》46 33-50·Zbl 0373.62038号 ·doi:10.2307/1913643
[15] Koenker，R.、Ng，P.和Portnoy，S.（1994年）。分位数平滑样条线。生物特征81 673-680·Zbl 0810.62040 ·doi:10.1093/biomet/81.4.673
[16] Luo，Y.、Hargraves，R.H.、Belle，A.、Bai，O.、Qi，X.、Ward，K.R.、Pfaffenberger，M.P.和Najarian，K.（2013）。去除生物医学信号基线漂移的分层方法：在ECG分析中的应用。科学。《世界期刊》2013。
[17] Marandi，R.Z.和Sabzpoushan，S.（2015）。使用眼电图对决策过程进行定性建模。行为。研究方法47 1404-1412。
[18] Mecozzi，M.（2014）。环境样品中碳氢化合物色谱分析中基线漂移校正的多项式曲线拟合方法。APCBEE程序。10 2-6.
[19] Ning，X.、Selesnick，I.W.和Duval，L.（2014）。色谱基线估计和稀疏性去噪（BEADS）。化学。智力。实验室系统。139 156-167.
[20] Nychka，D.、Gray，G.、Haaland，P.、Martin，D.和O'connell，M.（1995）。一种非参数回归方法用于注射器分级以提高质量。J.Amer。统计师。协会90 1171-1178·Zbl 0864.62066号 ·doi:10.1080/01621459.1995.10476623
[21] Nychka，D.、Furrer，R.、Paige，J.和Sain，S.（2017年）。字段：空间数据工具。R包版本9.6。
[22] Oh，H.-S.，Lee，T.C.M.和Nychka，D.W.（2011）。使用任意平滑方法的快速非参数分位数回归。J.计算。图表。统计师。20 510-526.
[23] Oh，H.-S.，Nychka，D.，Brown，T.和Charbonneau，P.（2004）。用稳健平滑法分析变星的周期。J.罗伊。统计师。Soc.序列号。C 53 15-30·Zbl 1111.85302号 ·doi:10.1111/j.1467-9876.20042.00423.x号文件
[24] Pettersson，K.、Jagadeesan，S.、Lukander，K.，Henelius，A.、Hggström，E.和müller，K.（2013）。眼电数据自动分析算法。生物识别。工程在线12 110。
[25] Racine，J.S.和Li，K.（2017年）。非参数条件分位数估计：局部加权分位数核方法。《计量经济学杂志》201 72-94·Zbl 1391.62061号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2017.06.020
[26] Rudin，L.I.、Osher，S.和Fatemi，E.（1992年）。基于非线性全变分的噪声去除算法Phys。D、 非线性现象。60 259-268. ·Zbl 0780.49028号 ·doi:10.1016/0167-2789（92）90242-F
[27] Snyder，E.，Watkins，T.，Solomon，P.，Thoma，E.，Williams，R.，Hagler，G.，Shelow，D.，Hindin，D.，Kilaru，V.等人（2013年）。不断变化的空气污染监测模式环境。科学。Technol公司。47 11369.
[28] Theussl，S.和Hornik，K.（2017）。Rglpk:R/GNU线性编程工具包接口。R包版本0.6-3。
[29] Thoma，E.D.、Brantley，H.L.、Oliver，K.D.、Whitaker，D.A.、Mukerjee，S.、Mitchell，B.、Wu，T.、Squier，B.、Escobar，E.等人（2016年）。南费城被动取样器和传感器研究。J.空气废物管理。协会66 959-970。
[30] Tibshirani，R.J.（2014）。通过趋势滤波的自适应分段多项式估计。安。统计。42 285-323. ·Zbl 1307.62118号 ·doi:10.1214/13-AOS1189
[31] Tibshirani，R.、Saunders，M.、Rosset，S.、Zhu，J.和Knight，K.（2005年）。通过融合套索实现轻盈流畅。J.R.Stat.Soc.系列。B.统计方法。67 91-108. ·Zbl 1060.62049号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2005.00490.x
[32] Weingessel，A.和Turlach，B.A.（2013年）。quadprog：解决二次规划问题的函数。R软件包版本1.5-5。
[33] Wickham，H.（2016）。ggplot2：用于数据分析的优雅图形。纽约州施普林格·Zbl 1397.62006年
[34] Yamada，H.（2017）。使用趋势过滤法估计美国实际GDP的趋势。应用。经济。莱特。24 713-716.
[35] Yu，K·Zbl 0983.62017号 ·doi:10.1016/S0167-7152（01）00124-9
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