Hadj Amar，贝尼氨基；兰德，Bärbel Finkenstädt；马克·费卡斯；弗朗西斯·列维；罗伯特·哈克斯蒂普 非平稳周期时间序列的贝叶斯模型搜索。 （英语） Zbl 1441.62245号 美国统计协会。 115，编号531，1320-1335（2020）. 摘要：我们提出了一种新的贝叶斯方法来分析具有振荡行为的非平稳时间序列。我们使用具有未知周期的分段振荡模型来近似时间序列，其中我们的目标是估计变化点，同时识别数据中潜在的变化周期。我们提出的方法基于一种跨维马尔可夫链蒙特卡罗算法，该算法可以同时更新变化点以及与它们之间任何线段相关的周期。我们表明，所提出的方法在与电子健康和睡眠研究相关的两个应用中成功地识别了随时间变化的振荡行为，即在夜间休息期间人类皮肤温度的超稳态振荡的发生，以及在容积描记呼吸轨迹中检测睡眠呼吸暂停的实例。 引用于5文件 MSC公司： 62M15型 随机过程和谱分析的推断 62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：贝叶斯谱分析；转换点；可逆跳跃MCMC；睡眠呼吸暂停；超昼夜睡眠周期 软件：PRMLT公司；astsa公司；贝叶斯规范 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.Hadj-Amar}et al.，J.Am.Stat.Assoc.115，No.531，1320--1335（2020；Zbl 1441.62245） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Akaike，H.，“统计模型识别的新视角”，IEEE自动控制汇刊，19716-723（1974）·Zbl 0314.62039号 ·doi:10.1109/TAC.1974.1100705 [2] Altevogt，B.M。；Colten，H.R.，《睡眠障碍和睡眠剥夺：一个尚未解决的公共健康问题》（2006），华盛顿特区：国家学院出版社，华盛顿特区 [3] Andrieu，C。；Doucet，A.，“通过可逆跳跃MCMC对噪声正弦波的联合贝叶斯模型选择和估计”，IEEE信号处理汇刊，472667-2676（1999）·doi:10.1109/78.790649 [4] 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