变点检测：对英格兰中部温度序列的分析
应用统计
2022-10-19 v2 其他统计学
摘要
本文对英格兰中部温度序列（现有最长地表温度记录之一）中的结构变化进行统计分析。我们执行变点分析以检测突变，这可视为进一步分析以识别变化成因（如人为、人类诱导或自然变率）前的预备步骤。具有结构断裂（包括均值与趋势偏移）的回归模型被拟合至该序列，并通过两种常用的多重变点惩罚似然准则进行比较，这些准则在模型拟合优度（由似然度量）与简洁性考量间取得平衡。我们将具有独立短记忆误差的变点模型拟合，与一类此前其他作者用于描述温度序列持续性特征的长记忆模型进行比较。最终，最优模型被判定为在1980年代末含一个变点、过渡至增强变暖机制者。此时机与变暖结论在本分析比较的各类变点模型中一致。序列的变率未被发现显著变化，且偏移特征比短记忆或长记忆自相关更为可信。最终提议模型为含趋势偏移（截距与斜率参数均变）且具独立误差者。该分析作为不同变点技术的逐步教程，阐明了可作的统计推断。
引用
@article{arxiv.2106.12180,
title = {Changepoint Detection: An Analysis of the Central England Temperature Series},
author = {Xueheng Shi and Claudie Beaulieu and Rebecca Killick and Robert Lund},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.12180},
year = {2022}
}