摘要
我们提出了一种方法来推断一般度量空间中独立数据取值序列分布中变化点的存在和位置,其中变化点被视为数据序列分布在Fréchet均值、Fréchet方差或两者方面突然变化的位置。所提出的方法是基于假定变更点位置前后Fréchet方差的比较,不需要调整参数,但假设不发生变更点的端点附近的截止间隔的规定除外。我们的结果包括当存在变化点时,在相邻备选方案下测试的一致性的理论保证,以及在无变化点的零假设下,如果存在变化点,则测试的估计位置的一致性,提出的扫描函数的极限分布是标准布朗桥的平方。这些一致性结果适用于温和熵条件下的一大类度量空间。示例包括单变量概率分布空间和网络的拉普拉斯图空间。仿真研究证明了所提方法的有效性,无论是在推断变化点的存在还是估计其位置方面。我们还开发了理论来证明基于bootstrap的推理,并用母亲生育率分布序列和通信网络来说明新方法。
问询处
收到日期:2019年4月1日;修订日期:2019年9月1日;发布日期:2020年12月
欧几里德项目首次提供:2020年12月11日
数字对象标识符:10.1214/19-AOS1930
学科:
主要用户:60K35型
关键词:引导数据库,布朗桥,网络动力学,经验过程,拉普拉斯图形,度量空间,对象数据,随机密度,随机对象
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