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安德烈亚斯·阿纳斯塔西奥；彼得·弗里兹莱维奇

通过隔离单个广义变化点来检测多个广义变化点。 （英语） 兹布尔07472633

梅特里卡 85，编号2，141-174（2022）.
摘要：我们介绍了一种新的方法，称为隔离检测（ID），用于一致估计噪声数据序列中多个广义变化点的数量和位置。ID可以处理的信号变化示例包括分段恒定信号平均值的变化和线性趋势的变化，无论是否连续。更改点的数量可以随着样本大小的增加而增加。我们的方法基于一种隔离技术，它可以避免考虑包含多个变更点的间隔。这种隔离提高了ID的准确性，因为它允许在可能较小幅度的频繁变化情况下进行检测。在ID中，模型选择是通过阈值、信息准则、SDLL或前两者的混合来进行的。混合模型选择导致了一种具有很好实际性能和最小参数选择的通用方法。在测试的场景中，ID至少与最先进的方法一样准确；大多数时候，它的表现都优于它们。ID在R包中实现I检测和早餐，CRAN提供。

引用于6文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

分段；对称区间展开；阈值准则；施瓦兹信息准则；SDLL公司

软件：

早餐；工作分解结构；FDR标签；中央处理器；I检测；R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Anastasiou}和\textit{P.Fryzlewicz}，梅特里卡85，第2号，141--174（2022；Zbl 07472633）
全文： 内政部 arXiv公司

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