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J-GLOBAL ID：202202254144888908   整理番号：22A0951476

機能データ系列のためのスケーラブルな多重変化点検出【JST・京大機械翻訳】

Scalable multiple changepoint detection for functional data sequences

著者 (4件)： Harris Trevor (Department of Statistics, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois, USA) ,  Li Bo (Department of Statistics, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois, USA) ,  Tucker J. Derek (Department of Statistics, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois, USA) ,  Tucker J. Derek (Sandia National Laboratories, Albuquerque, New Mexico, USA)
資料名： Environmetrics  (Environmetrics)
巻： 33  号： 2  ページ： e2710  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1949A  ISSN： 1180-4009  CODEN： ENVCEE  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： 機能的プロセスの平均と共分散における多重変化を検出する多重変化点分離(MCI)法を提案した。最初に,機能的観察の変動性「間」と「内部」を表現するための一対の射影を導入した。次に,射影を複数の領域にロバストに分割する拡張融合lasso手続きを提示した。これらの領域は,強力な一変量CUSUM統計が,変化点を特定するのに適用可能なように,他から離れて各変化点を分離するのに作用する。シミュレーションは,著者らの方法が多くの異なるシナリオの下で変化点の数と位置を正確に検出することを示している。これらは,光と重い尾データ,対称と歪んだ分布を有するデータ,まばらで高密度にサンプリングされた変化点,および平均と共分散変化を含む。提案手法は,提案した投影に適用した最近の多重機能変化点検出器といくつかの単変量変化点検出器より優れていることを示した。また,MCIは既存の手法よりもロバストであり,サンプルサイズに線形的にスケールすることを示した。最後に,大気放射輝度干渉計測定からの水蒸気混合比プロファイルの大規模時系列に関する著者らの方法を実証した。Copyright 2022 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： 干渉計 ,  対称性 ,  データ ,  共分散 ,  混合比 ,  *多重化 ,  線形性 ,  変化 ,  射影 ,  放射輝度 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 高密度 ,  時間領域 ,  *変化点検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 大気放射輝度 ,  CUSUM ,  機能変化点 ,  溶融ラッソ ,  ロバストな手順 ,  時間領域 ,  時系列

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 系列 ,  多重 ,  変化点検出