巴博拉佩什托娃;米查尔·佩什塔 使用块引导和避免方差估计的平均值突变。 （英语） Zbl 1417.62257号 计算。斯达。 33，第1期，413-441（2018）. 小结：我们处理的是时间上自然有序的弱相关观测序列。它们的常数平均值可能在某个未知时间点最多发生一次变化。目的是测试是否发生了这种未知的变化。这里提出的变点方法依赖于基于累计和最大值的比率类型测试统计。这些平均值突变的检测程序也通过考虑一般得分函数进行了验证。该方法的主要优点是观测值的方差既不需要已知也不需要估计。推导了无变化零假设下检验统计量的渐近分布。此外，我们还证明了在备选方案下测试的一致性。为了获得测试临界值的更好近似值，开发了块引导法。证明了bootstrap算法的有效性。通过仿真研究验证了该方法的计算效率。文中还介绍了实际数据的实际应用。 引用于2文件 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62G10型 非参数假设检验 62G09号 非参数统计重采样方法 62E20型 统计学中的渐近分布理论 6220国集团 非参数推理的渐近性质 关键词：变更点;比率类型统计;假设检验;平均值变化;稳健性;块引导程序 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.Peštová}和\textit{M.Peöta}，计算。Stat.33，No.1，413--441（2018；Zbl 1417.62257） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Andrews DWK（1991）异方差和自相关一致协方差矩阵估计。计量经济学59（3）：817-858·Zbl 0732.62052号 ·doi:10.2307/2938229 [2] Andrews DWK（1993）未知变化点的参数不稳定性和结构变化测试。计量经济学61（4）：821-856·Zbl 0795.62012号 ·doi:10.2307/2951764 [3] Andrews DWK，Ploberger W（1994），当干扰参数仅存在于备选方案下时的最优测试。计量经济学62（6）：1383-1414·Zbl 0815.62033号 ·doi:10.2307/2951753 [4] Andrews DWK，Lee I，Ploberger W（1996）正态线性回归的最佳变点检验。经济学杂志70（1）：9-380·Zbl 0834.62066号 ·doi:10.1016/0304-4076（94）01682-8 [5] Antoch J，HuškováM（2001），变点分析中的置换测试。统计概率快报53（1）：37-46·Zbl 0980.62033号 ·doi:10.1016/S0167-7152（01）00009-8 [6] Antoch J，HuškováM，PráskováZ（1997）决定变化的统计依赖性的影响。J Stat Plan推断60（2）：291-310·Zbl 1003.62537号 ·doi:10.1016/S0378-3758（96）00138-3 [7] Bazarova，A。；伯克斯，I。；Horváth，L。；Dawson，D.（编辑）；Kulik，R.（编辑）；密苏里州Haye（编辑）；Szyszkowicz，B.（编辑）；Zhao，Y.（编辑），具有稳定AR（1）误差的变化点检测，第76179-193号（2015），柏林·Zbl 1365.62332号 ·doi:10.1007/978-1-4939-3076-0_11 [8] Bradley RC（2005）《强混合条件的基本特性》。调查和一些开放性问题。Probab调查2:107-144·Zbl 1189.60077号 ·数字对象标识代码：10.1214/15495780510000104 [9] Bulinskii AV（1987）弱依赖条件下的极限定理。参加：第四届概率论和数理统计国际会议。乌得勒支V.N.U.科学出版社，第307-326页·Zbl 0648.60025号 [10] Bulinskii AV（1989）关于随机场的混合和渐近正态性的各种条件。苏联数学博士37（4）：443-447 [11] Chen Z，Tian Z（2014）非参数回归中方差变化的比率检验。统计学48（1）：1-16·Zbl 1291.62051号 ·doi:10.1080/02331888.2012.708030 [12] Chen X，Wu Y（1989）混合序列的强定律。数学应用学报E 5（4）：367-371·Zbl 0719.60035号 ·doi:10.1007/BF02005958 [13] CörgőM，Horváth L（1997）变点分析中的极限定理。奇切斯特·威利·Zbl 0884.62023号 [14] Doukhan P（1994）《混合：特性和示例》，《统计学讲义》，第85卷。纽约州施普林格·Zbl 0801.60027号 [15] Fitzenberger B（1997）线性最小二乘和分位数回归的移动块自举和稳健推断。《经济学杂志》82:235-287·Zbl 0907.62026号 ·doi:10.1016/S0304-4076（97）00058-4 [16] Hall P，Horowitz JL，Jing BY（1995）关于具有相关数据的引导程序的阻塞规则。生物特征82（3）：561-574·Zbl 0830.62082号 ·doi:10.1093/生物技术/82.3561 [17] Herrndorf N（1983）不满足中心极限定理的平稳强混合序列。Ann Probab 11（3）：809-813·兹比尔0513.60033 ·doi:10.1214/aop/1176993529 [18] Horváth L，Horvíth Z，HuškováM（2008）变化点检测的比率测试。收录人：Balakrishnan N、Peña EA、Silvapulle MJ（编辑）《跨学科研究中的参数学之外》：Festschrift In Honow of Professor Pranab K.Sen，IMS Collections，Beachwood，Ohio，vol 1，pp 293-304·Zbl 0684.62035号 [19] HuškováM（2004）变点分析中的置换原理和自举法。Fields Inst Commun公司44:273-291·Zbl 1067.62044号 [20] HuškováM（2007）检测时间序列变化的比率型检验统计。摘自：Gomes MI，Pinto Martins JA，Silva JA（编辑）《国际统计研究所公报》，第56届会议论文集，里斯本，第976卷，第3934-3937页·Zbl 1082.62076号 [21] HuškováM，Marušiaková的M \[（2012）M \]M-依赖观测值变化检测程序。公共统计B模拟41（7）：1032-1050·Zbl 1347.62071号 ·doi:10.1080/03610918.2012.625790 [22] Ibragimov IA，Linnik YV（1971）随机变量的独立和平稳序列。格罗宁根Wolters-Noordhoff·Zbl 0219.60027号 [23] Kim JY（2000）线性时间序列持续性变化的检测。经济学杂志95（1）：97-116·Zbl 0943.62091号 ·doi:10.1016/S0304-4076（99）00031-7 [24] Kim JY，Amador RB（2002）《线性时间序列持续性变化检测勘误表》。《经济学杂志》109（2）：389-392·doi:10.1016/S0304-4076（02）00087-8 [25] Kirch C（2006）依赖数据变化分析的重采样方法。德国科隆大学博士论文·Zbl 1189.62078号 [26] Lahiri S、Furukawa K、Lee YD（2007）用于为块引导方法选择最佳块长度的非参数插件规则。统计方法4（3）：292-321·Zbl 1248.62060号 ·doi:10.1016/j.stamet.2006.08.002 [27] Kulperger RJ（1990）关于布朗桥最大值的分布及其在相关误差回归中的应用。J统计计算模拟34（2-3）：97-106·Zbl 0726.62151号 ·doi:10.1080/00949659008811209 [28] Künsch HR（1989）一般平稳观测的jacknife和bootstrap。Ann Stat 17（3）：1217-1241年·Zbl 0684.62035号 ·doi:10.1214/aos/1176347265 [29] Leybourne SJ，Taylor AR（2006），持久性变化测试和转移稳定自回归。经济快报91（1）：44-49·兹比尔1255.62266 ·doi:10.1016/j.econlet.2005.10.013 [30] MadurkayováB（2011）检测平均值变化的比率型统计。卡罗莱纳大学学报数学物理52（1）：47-58·Zbl 1356.62124号 [31] 佩伦，P。；Hassani，H.（编辑）；Mills，TC（编辑）；Patterson，K.（编辑），《处理结构断裂》，278-352（2006），贝辛斯托克 [32] PeötováB，Pešta M（2015）用较小的固定面板大小和引导测试面板数据的结构变化。梅特里卡78（6）：665-689·Zbl 1333.62154号 ·doi:10.1007/s00184-014-0522-8 [33] PeötováB，Pešta M（2016）勘误表：用较小的固定面板尺寸和引导测试面板数据的结构变化。梅特里卡79（2）：237-238·Zbl 1461.62080号 ·doi:10.1007/s00184-015-0562-8 [34] 政治，DN；罗曼诺，JP；LePage，R.（编辑）；Billard，L.（编辑），平稳数据的循环块重采样程序，263-270（1992），纽约·Zbl 0845.62036号 [35] Politis DN，White H（2004）依赖引导的自动块长度选择。经济评论23:53-70·Zbl 1082.62076号 ·doi:10.1081/ETC-120028836 [36] Rosenblatt M（1971）《马尔可夫过程：结构和渐近行为》。柏林施普林格·Zbl 0236.60002号 ·doi:10.1007/978-3-642-65238-7 [37] 王德，郭鹏，夏Z（2016）重尾层序结构变化的检测与估计。公共统计理论。https://doi.org/10.1080/03610926.1006780 ·Zbl 1360.62210号 ·doi:10.1080/03610926.1006780 [38] 赵伟，田Z，夏Z（2010）长记忆线性过程方差变化点的比率检验。统计Pap 51:397-407·Zbl 1247.62214号 ·doi:10.1007/s00362-009-0202-3 [39] Zhao W，Xia Z，Tian Z（2011）检测线性过程方差变化的比率检验。统计45:189-198·Zbl 1283.62035号 ·网址：10.1080/02331880903461326 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。