时间序列的 SiZer：一种趋势分析的新方法
统计方法学
2011-11-10 v1
摘要
平滑方法和 SiZer 是发现数据中具有统计显著性结构的有用统计工具。SiZer（导数的显著零交叉，SIgnificant ZERo crossing of the derivatives）基于计算机视觉文献中最初开发的尺度空间思想，是一种图形化设备，用于评估哪些观测特征是“真实存在”的，哪些仅仅是虚假的采样伪影。在本文中，我们在时间序列分析中发展了类似 SiZer 的思想，以解决趋势显著性这一重要问题。这并不是一个简单的扩展，因为一个数据集不包含区分“趋势”与“依赖性”所需的信息。我们提出了一种新的可视化方法，向统计学家展示了可用的权衡范围。模拟和真实数据结果说明了该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.0706.4190,
title = {SiZer for time series: A new approach to the analysis of trends},
author = {Vitaliana Rondonotti and J. S. Marron and Cheolwoo Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:0706.4190},
year = {2011}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/07-EJS006 in the Electronic Journal of Statistics (http://www.i-journals.org/ejs/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)