非平稳多流过程下的鲁棒快速变点检测
统计方法学
2024-12-09 v1
摘要
本文研究了非平稳过程下多流设置中的鲁棒快速变点检测（QCD）问题。在经典的 QCD 理论中，最优解是为检测平稳数据分布的突然变化而开发的。大多数研究聚焦于单流数据。在非平稳过程中，数据分布在变点前后随时间变化且无法精确获知。多维数据使此类问题更加复杂。本文证明，如果每个维度或流对应的非平稳族在明确定义的意义下存在最不利分布（LFL），那么使用 LFL 设计的算法是鲁棒最优的。本文所定义的 LFL 概念由于变点后模型依赖于变点而与经典定义有所不同。我们提供了在公共卫生监测和航空应用中遇到的多流非平稳过程的示例。我们的鲁棒算法被应用于模拟数据和真实数据以展示其有效性。
引用
@article{arxiv.2412.04493,
title = {Robust Quickest Change Detection in Multi-Stream Non-Stationary Processes},
author = {Yingze Hou and Hoda Bidkhori and Taposh Banerjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.04493},
year = {2024}
}