序贯变点检测的最前沿
统计理论
2011-09-21 v1 统计理论
摘要
我们概述了离散时间且已知变点前后分布假设下序贯变点检测领域的前沿进展。该综述涵盖了底层优化问题的所有主要表述形式，即贝叶斯、广义贝叶斯和极小极大方法。我们特别关注了各方法中的最新进展。此外，我们将广义贝叶斯问题与平稳状态下变点发生在遥远时间 horizon 时的多周期无序检测联系起来。最后，我们通过两个案例研究展示了该领域的前沿应用。
引用
@article{arxiv.1109.2938,
title = {State-of-the-Art in Sequential Change-Point Detection},
author = {Aleksey S. Polunchenko and Alexander G. Tartakovsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1109.2938},
year = {2011}
}
备注
34 pages, accepted for publication in Methodology and Computing in Applied Probability