高维数据均值在线变点检测的极大型与和型过程
统计方法学
2021-07-27 v1
摘要
我们提出两种过程来检测高维在线数据均值中的变点。一种基于极大型U统计量，另一种基于和型U统计量。两种过程的理论性质在高维设定下得到探讨。更确切地说，我们推导了在无变点时的平均运行长度（ARL），以及有变点时的期望检测延迟（EDD）。理论结果的准确性通过模拟研究得到确认。所提过程的实用价值通过检测PM2.5浓度的突变得以展示。本研究试图扩展先前在单变量设定下建立的CUSUM和Shiryayev-Roberts过程的结果。
引用
@article{arxiv.2107.11931,
title = {Max-Type and Sum-Type Procedures for Online Change-Point Detection in the Mean of High-Dimensional Data},
author = {Jun Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.11931},
year = {2021}
}