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Bayesian Analysis of Change Point Problems for Time Series Data

机译:时间序列数据变化点问题的贝叶斯分析

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摘要

Alterations or sudden changes within a sequence of temporal observations always create disturbance to data analysis. The maneuver to detect this alterations or changes in any temporal data may allow researchers to identify the aberration in every block of segments. The Bayesian method proposed by Barry and Hartigan has greatly fitted the analysis of change point problems through product partition model. We study Bayesian analysis for change point problem with Markov sampling computation on British coal mine accident. The result provides accurate change point and posterior means estimation.
机译:一系列时间观测序列内的改变或突然变化总是为数据分析产生干扰。检测此改变或任何时间数据的变化的操纵可以允许研究人员识别每个段块中的像差。 Barry和Hartigan提出的贝叶斯方法大大拟合了通过产品分区模型分析了变化点问题。我们研究英国煤矿事故马尔可夫采样计算改变点问题的贝叶斯分析。结果提供了准确的变化点和后部意味着估计。

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