已知时间区间上异方差均值模型的变点检测
统计方法学
2018-06-26 v1
摘要
本工作受 GNSS 导出的 IWV（积分水汽含量）序列均一化应用所推动。事实上，这些 GPS 序列受到由设备更换或环境效应引起的突变影响。在用于气候研究之前，检测并校正这些序列中的突变是至关重要的一步。除这些突变外，序列中还观测到变异性的非平稳性。我们在本文中提出一种新的分割模型，即在已知时间区间上带有异方差的高斯过程均值突变检测模型。在这种分割情形下，经典用于推断变点的动态规划（DP）算法不再适用。我们提出一个两步流程：首先稳健地估计方差，随后代入这些估计量应用经典推断。我们所提流程的性能通过模拟实验进行评估。并给出了在真实 GNSS 数据上的应用。
引用
@article{arxiv.1806.09043,
title = {A breakpoint detection in the mean model with heterogeneous variance on fixed time-intervals},
author = {Olivier Bock and Xavier Collilieux and François Guillamon and Emilie Lebarbier and Claire Pascal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.09043},
year = {2018}
}
备注
15 pages, 9 figures