剪枝与非参数多变点检测
统计方法学
2017-09-20 v1
摘要
变点分析是识别时间序列数据同质性的统计工具。我们提出了一种用于多变点近似非参数估计的剪枝方法。这一通用变点检测程序 `cp3o' 在动态规划中应用剪枝例程，以大幅减少搜索空间和计算成本。现有的拟合优度变点目标函数可立即在该框架内使用。通过将 cp3o 应用于两种流行的非参数拟合优度度量，我们进一步提出了新的变点算法：`e-cp3o' 使用 E-统计量，`ks-cp3o' 使用 Kolmogorov-Smirnov 统计量。仿真研究突出了这些算法与参数方法及其他非参数变点方法相比的性能。最后，我们通过气候学和金融学应用说明了这些方法。
引用
@article{arxiv.1709.06421,
title = {Pruning and Nonparametric Multiple Change Point Detection},
author = {Wenyu Zhang and Nicholas James and David Matteson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.06421},
year = {2017}
}
备注
9 pages. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1505.04302