序列成对比较数据中的突变点检测

Bradley-Terry-Luce（BTL）模型是一种经典且非常流行的统计方法，利用成对比较数据引出一组项目间的全局排序。在比较结果作为时间序列观测的应用中，数据常为非平稳的，即真实的底层排序随时间变化。本文关注高维 BTL 模型中具有分段常数参数的变点定位问题。我们提出基于动态规划的实用新颖算法，可一致估计变点的未知位置。我们给出了方法的一致性速率，其显式依赖于模型参数、两个连续变点间的时间间隔以及变化幅度。我们通过大量数值实验与真实案例印证了上述发现。