首页> 外文期刊>International Journal of Statistics and Probability >The Parameters Optimization of Filtered Derivative for Change Points Analysis
【24h】

The Parameters Optimization of Filtered Derivative for Change Points Analysis

机译:改变点分析过滤衍生物的参数优化

获取原文
       

摘要

Let $mathbf{X} = ( X_1,X_2,ldots,X_N )$ be a time series. That is a sequence random variable ?indexed by the time $t=(1,2,ldots,N)$, we suppose that the parameters of $mathbf{X}$ are piecewise constant. In other words, it exists a subdivision $au=(au_1< au_2
机译:让$ mathbf {x} =(x_1,x_2, ldots,x_n)$是一个时间序列。这是一个序列随机变量?索引到Time $ t =(1,2, ldots,n)$,我们假设$ mathbf {x} $的参数是常量的。换句话说,它存在一个细分is $ tau =( tau_1 < tau_2 < ldots < tau_k)$,以便$ x_i $是一个家庭?独立和相同分布的(IID)$ i 中的随机变量( tau_k, tau_ {k + 1}] $,$ k = 0,1, ldots,k $在约定$ tau_o = 0 $和$ tau_ {k + 1} = n $。该前面的作品,使得(Bertrand,2000)控制误报的概率以最小化?概率?I型错误?改变点分析。这项工作中的新颖性是控制误报的数量。?我们给出了一个绑定的误报误报的数量和无检测数量的必要条件。另一方面,我们知道过滤的衍生品(Basseville nikirov,1993)取决于阈值和窗口的参数,我们给出了最佳参数。我们比较过滤衍生优化参数的结果和惩罚的方形误差方法,以分解的自适应方法(Lavielle Teyssi 'ere,'2006)。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号