迈克尔·梅瑟;斯特凡·阿尔伯特;加比·施奈德 时间序列中变化点检测的多重滤波测试。 （英语） Zbl 1415.62065号 梅特里卡 81，第6号，589-607（2018）. 在一般分布假设下，允许其他参数发生变化，研究了时间序列中多个时间尺度上期望值中未知数量的变化点，并提出了一种检测随机变量序列中期望值变化点的多重滤波检验（MFT）。他们的方法基于为点过程设计的变化点检测框架的转换（参见[M.梅塞尔等人，Ann.Appl。《法律总汇》第8卷第4期，2027–2067页（2014年；Zbl 1454.62365号)])到基于i.i.d.随机变量分段序列的模型。该方法首先从包含参数估计辅助过程的MOSUM（移动和）过程的公式出发，然后研究了一个渐进设置，其中MOSUM过程弱收敛到标准布朗运动的泛函（L），该泛函仅取决于窗口大小。此过程扩展了L.Horváth等人[J.Stat.Plann.Inference138，No.619894–1904（2008；Zbl 1131.62037号)],B.艾钦格和C.柯奇【伯努利24，No.1，526–564（2018；Zbl 1388.62251号)],K.弗里克等人【“多尺度变化点推断”，J.R.Statist.Soc.B 76，第3期，495–500（2014；doi:10.1111/rssb.12047)],P.Fryzlewicz先生【Ann.Stat.42，No.6，2243–2281（2014；Zbl 1302.62075号)]或D.S.马特森和N.A.詹姆斯【美国统计协会期刊109，第505、334–345号（2014年；Zbl 1367.62260号)].最后，它们表明了在预期不变的情况下，所提出的程序对其他分布参数变化的鲁棒性。此外，还提供了一个实现所述测试和变化点估计的函数，该函数在R包MFT中可用。审核人：罗密欧·内格里亚（蒂米什·奥拉） 引用于9文件 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 2007年6月26日 非马尔科夫过程：假设检验 60J65型 布朗运动 关键词：变更点;多尺度;MOSUM工艺;分布参数;参数估计;布朗运动 引文：Zbl 1131.62037号;Zbl 1388.62251号;兹比尔1302.62075;Zbl 1367.62260号;Zbl 1454.62365号 软件：R（右）;HSMUCE公司;MFT公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛M.Messer｝等人，Metrika 81，编号6，589-607（2018；兹bl 1415.62065） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿尔伯特，S；梅塞尔，M；Schiemann，J；罗佩尔，J；Schneider，G，存在速率变化点的更新过程中方差变化的多尺度检测，时间序列分析杂志，381028-1052，（2017）·Zbl 1386.60151号 ·doi:10.1111/jtsa.12254 [2] Arlot，S；Celisse，A，通过交叉验证分割异方差数据的平均值，统计计算，21，613-632，（2011）·Zbl 1221.62061号 ·doi:10.1007/s11222-010-9196-x [3] Aue，A；Horváth，L，时间序列中的结构突变，《时序分析杂志》，34，1-16，（2013）·Zbl 1274.62553号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9892.2012.00819.x [4] Basseville M，Nikiforov I（1993）《突变检测：理论与应用》。普伦蒂斯·霍尔信息与系统科学系列。普伦蒂斯·霍尔公司，恩格尔伍德悬崖·Zbl 1407.62012年 [5] Bertrand，PR，估计变化点的局部方法：hat-function，统计学，34215-235，（2000）·Zbl 0955.62031号 ·网址：10.1080/02331880008802714 [6] Bertrand，公共关系部；Fhima，M；Guillin，A，用p值法过滤导数对多个变化点进行离线检测，Seq Anal，30，172-207，（2011）·Zbl 1215.62076号 ·doi:10.1080/07474946.2011.563710 [7] Billingsley P（1999）概率测度的收敛性。《概率与统计威利系列：概率与统计》，第2版。纽约威利·Zbl 0944.60003号 ·数字对象标识代码：10.1002/9780470316962 [8] Brodsky B（2017）非平稳随机模型中的变点分析。博卡拉顿CRC出版社·Zbl 1416.62018年 [9] Brodsky BE，Darkhovsky BS（1993），变点问题中的非参数方法，数学及其应用，第243卷。多德雷赫特Kluwer学术出版社·Zbl 1274.62512号 ·doi:10.1007/978-94-015-8163-9 [10] 艾辛格，B；Kirch，C，估计多个随机变化点的MOSUM程序，Bernoulli，24526-564，（2018）·Zbl 1388.62251号 ·doi:10.3150/16-BEJ887 [11] 弗里克，K；蒙克，A；Sieling，H，多尺度变化点推断，J R Stat Soc Ser B Stat Methodol，76，495-580，（2014）·Zbl 1411.62065号 ·doi:10.1111/rssb.12047 [12] Fryzlewicz，P，多变化点检测的野生二进制分割，Ann Stat，42，2243-2281，（2014）·兹比尔1302.62075 ·doi:10.1214/14-AOS1245 [13] Harchaoui，Z；Lévy-Leduc，C，用套索捕捉变化点，高级神经信息处理系统，20617-624，（2008） [14] Horváth L，Horvath Z，Huskova M（2008）变化点检测的比率测试。在：跨学科研究中的参数学之外，第1卷。IMS，《收藏品》，第293-304页 [15] 胡什科娃，M；Slabí，A，多重变化的置换测试，Kybernetika（布拉格），37，605-622，（2001）·Zbl 1264.62038号 [16] Jandhyala，V；Fotopoulos，S；麦克尼尔，我；刘，P，时间序列中单个和多个变化点的推断，《时序分析杂志》，34423-446，（2013）·Zbl 1275.62061号 ·doi:10.1111/jtsa.12035 [17] 基利克，R；埃克利，I；伊万斯，K；Jonathan，P，《利用变化点分析检测海洋学时间序列方差变化》，海洋工程，371120-1126，（2010）·doi:10.1016/j.oceaneng.2010.04.009 [18] 马特森，DS；James，NA，《多元数据多变化点分析的非参数方法》，美国统计协会期刊，109，334-345，（2014）·Zbl 1367.62260号 ·doi:10.1080/01621459.2013.849605 [19] 梅塞尔，M；Schneider，G，变点情况下点过程过滤导数的鲨鱼鳍函数症状行为，统计推断Stoch过程，20，253-272，（2017）·Zbl 1380.60082号 ·doi:10.1007/s11203-016-9138-0 [20] 梅塞尔，M；Kirchner，M；Schiemann，J；罗佩尔，J；Neininger，R；Schneider，G，《变化方差更新过程中变化点检测的多重过滤测试》，《Ann Appl Stat》，2027-2067年8月，（2014）·兹比尔1454.62365 ·doi:10.1214/14-AOAS782 [21] Messer M、Albert S、Plomer S、Schneider G（2017a）MFT：用于检测变化点的多重过滤器测试。https://cran.r-project.org/package=MFT，R软件包版本1.3可通过https://cran.r-project.org/package=MFT ·Zbl 1215.62076号 [22] 梅塞尔，M；科斯塔，K；罗佩尔，J；Schneider，G，《弱依赖性棘波序列中速率变化的多尺度检测》，《计算机神经科学杂志》，42，187-201，（2017）·Zbl 1382.92068号 ·doi:10.1007/s10827-016-0635-3 [23] Muggeo，V；Adelfio，G，《连续测量基因组序列的有效变化点检测》，生物信息学，27，161-166，（2011）·doi:10.1093/bioinformatics/btq647 [24] 佩因，F；西林，H；Munk，A，异质变化点推断，J R Stat Soc Ser B Stat Methodol，79，1207-1227，（2017）·Zbl 1373.62258号 ·doi:10.1111/rssb.12202 [25] 斯塔德，B；Grün，S；Rotter，S，非平稳平行棘波序列中的高阶相关性：统计建模和推断，Front Comput Neurosci，4，16，（2010）·doi:10.3389/fncom.2010.00016 [26] Zhang H，Dantu R，Cangussu J（2009）基于呼叫详细记录的变化点检测。In：情报与安全信息学。纽约电气与电子工程师学会，pp 55-60·Zbl 1386.60151号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。