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文森特·吉格斯

离散时间随机过程的均值、方差和协方差的非参数多元断点检测。 （英语） Zbl 1254.62093号

J.非参数统计。 第4期，第24期，第857-882页（2012年）.
摘要：我们介绍了一种多元离散时间随机过程均值和协方差的非参数断点检测方法。断点被定义为均值和协方差的局部时间同质性最大间隔的左或右端点。断点检测方法是一种估计同质性最后一个最大间隔的自适应算法。递归应用，它允许我们找到任意数量的断点。然后，我们研究了利用滑动窗口的第二个断点检测算法。分析了这两种方法的质量。对于自适应算法，我们提供了一步均值和协方差矩阵的估计质量，以及将该过程应用于变点模型时I型和II型误差的上界。关于第二种方法，正确检测转换点模型断点的概率是从下面限定的。数值模拟使用模拟数据评估这两种方法的性能。

引用于1文件

理学硕士：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62G08号 非参数回归和分位数回归
62甲12 多元分析中的估计
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
62G05型 非参数估计

关键词：

时间序列;多元数据;协方差矩阵估计;自适应算法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Guigues}，J.非参数统计24，No.4，857--882（2012；Zbl 1254.62093）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 内政部：10.1080/10485250211396·Zbl 1017.62033号 ·doi:10.1080/10485250211396
[2] Basseville M.，《突变检测：理论与应用》（1993）·Zbl 0825.94107号
[3] 内政部：10.1016/S0167-6377（99）00016-4·Zbl 0941.90053号 ·doi:10.1016/S0167-6377（99）00016-4
[4] 内政部：10.2307/2669472·Zbl 0999.62052号 ·doi:10.2307/2669472
[5] 内政部：10.1109/TSP.2005.851098·Zbl 1370.94317号 ·doi:10.1109/TSP.2005.851098
[6] 内政部：10.1214/aos/1017939139·Zbl 0977.62039号 ·doi:10.1214/aos/1017939139
[7] 范杰，《中国统计》，第13页，965页–（2003）
[8] DOI:10.1016/j.jmva.2004.02.008·Zbl 1047.92026号 ·doi:10.1016/j.jmva.2004.02.008
[9] 吉格斯，2005年5月。”信息统计为“优化随机”。Joseph Fourier大学博士论文《金融与管理应用》，http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00098287/en/。
[10] 内政部：10.1524/stand.2008.0916·Zbl 1153.62065号 ·doi:10.1524/stand.2008.0916
[11] DOI:10.1007/s11081-009-9086-2·Zbl 1273.90096号 ·doi:10.1007/s11081-009-9086-2
[12] Harchaoui Z.，《神经信息处理系统进展》，第21页，第609页–（2009年）
[13] DOI:10.1007/s10107-007-0197-2·Zbl 1173.90007号 ·doi:10.1007/s10107-007-0197-2
[14] 内政部：10.1137/1135065·Zbl 0745.62083号 ·doi:10.137/1135065
[15] DOI:10.1214/aos/1030741083·Zbl 0894.62041号 ·doi:10.1214/aos/1030741083
[16] 内政部：10.1214/08-AOAS232·Zbl 1166.62094号 ·doi:10.1214/08-AOAS232
[17] 内政部：10.1214/009053604000000102·Zbl 1091.62103号 ·doi:10.1214/009053604000000102
[18] Mikosch，T.和Starica，C.2000。”金融时间序列结构变化、长期相关性和GARCH模型”。奥胡斯大学奥胡斯商学院技术报告58。
[19] 内政部：10.1214/aos/1176348654·Zbl 0783.62032号 ·doi:10.1214/aos/1176348654
[20] 内政部：10.1214/aos/1024691246·Zbl 0934.62037号 ·doi:10.1214/aos/1024691246
[21] DOI:10.1093/生物统计/kxl005·Zbl 1121.62102号 ·doi:10.1093/biostatistics/kxl005
[22] 内政部：10.1093/biomet/82.2385·Zbl 0824.62031号 ·doi:10.1093/biomet/82.2.385
[23] 数字对象标识码：10.1111/j.1541-0420.2006.00662.x·Zbl 1206.62174号 ·文件编号：10.1111/j.1541-0420.2006.00662.x
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