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J-GLOBAL ID：202002280287364698   整理番号：20A2537722

逐次文脈における累積和統計のための変化点検出閾値の性能研究【JST・京大機械翻訳】

Performance study of change-point detection thresholds for cumulative sum statistic in a sequential context

著者 (3件)： Sahki Nassim (Universite de Lorraine, CNRS, Inria, IECL, Nancy, F-54000, France) ,  Gegout-Petit Anne (Universite de Lorraine, CNRS, Inria, IECL, Nancy, F-54000, France) ,  Wantz-Mezieres Sophie (Universite de Lorraine, CNRS, Inria, IECL, Nancy, F-54000, France)
資料名： Quality and Reliability Engineering International  (Quality and Reliability Engineering International)
巻： 36  号： 8  ページ： 2699-2719  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0764C  ISSN： 0748-8017  CODEN： QREIE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 逐次検出は再帰的統計に基づいており,閾値は変化の報告に到達しなければならない。本論文では,スコアベース累積和統計量を考察し,シミュレーションデータに対するいくつかの閾値の検出性能を評価する。3つの閾値は文献から来る:Wald定数,経験的定数,および条件付き経験的瞬間閾値(後者2つはシミュレーションベース手順によって構築される)。2つの新しい閾値は,シミュレーションベースの手順によって構築される:第1のものは瞬間的であり,第2は以前のものの動的バージョンである。誤警報(MTBFA)と平均検出遅延(ADD)の間の平均時間の推定により測定した閾値性能を,データにおける検出目的と実際の変化に従って,いくつかのシナリオに対する独立と自動相関データで評価した。シミュレーションにより,閾値の結果の違いを比較し,それらの性能が,事前変化領域のパラメータが誤推定されるか,あるいは,データ独立仮定が破られるとき,ロバストであることを証明した。また,与えられた誤り警報率を維持しながら,条件付き経験的閾値が検出遅延を最小化するのに最良であることを見出した。しかしながら,実際のデータでは,実際の実装のために最も容易であるために,動的瞬時閾値を用いることを提案した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. 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 ,  統計量 ,  逐次検出 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 誤警報 ,  *変化点検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： CUSUM統計 ,  経験的閾値 ,  逐次変化点検出 ,  シミュレーションに基づく手順

分類 (1件)： 統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 文脈 ,  統計 ,  変化点検出 ,  閾値 ,  研究