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J-GLOBAL ID：202002223382695337   整理番号：20A1127629

非定常級数におけるNuisance-パラメータフリー交換点検出【JST・京大機械翻訳】

Nuisance-parameter-free changepoint detection in non-stationary series

著者 (2件)： Pesta Michal (Department of Probability and Mathematical Statistics, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University, Prague, Czech Republic) ,  Wendler Martin (Institute of Mathematics and Computer Science, University of Greifswald, Greifswald, Germany)
資料名： TEST  (TEST)
巻： 29  号： 2  ページ： 379-408  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4986A  ISSN： 1133-0686  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの変化点検出手順は,nuisパラメータ(長期分散のような)の推定に依存している。もし変化が起こったならば,推定量はバイアスされ,同調パラメータの選択のためのデータ適応ルールは期待されるようには働かないかもしれない。データが定常でなければ,これはより挑戦的になる。本論文の目的は,2つの変化点試験を提示することである。それは,nuisも同調パラメータも含まない。これは自己正規化と野生ブートストラップを組み合わせることによって達成される。漸近挙動を研究し,時間級数の弱い依存性に関する穏やかな条件を仮定して,仮説の下でのブートストラップの一貫性を示した。副産物として,変化点推定器を導入し,その一貫性を証明した。結果をシミュレーション研究により説明した。新しい完全データ駆動試験を,財政と水文学からの実データ例に適用した。Copyright Sociedad de Estadistica e Investigacion Operativa 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ブートストラップ ,  水文学 ,  *同調 ,  仮説検定 ,  統計量 ,  漸近挙動 ,  推定量 ,  正規化
準シソーラス用語： 非定常性 ,  データ駆動 ,  変化点検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ブートストラップ ,  転換点 ,  仮説検定 ,  非定常性 ,  Nuisanceパラメータ ,  自己正規化統計量

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非定常 ,  級数 ,  パラメータ