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J-GLOBAL ID：202202264290358784   整理番号：22A0795169

共分散関数の変化点解析:重み付き累積和アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Change point analysis of covariance functions: A weighted cumulative sum approach

著者 (3件)： Horvath Lajos (Department of Mathematics, University of Utah, Salt Lake City, UT 84112-0090, USA) ,  Rice Gregory (Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, Waterloo, Canada) ,  Zhao Yuqian (Essex Business School, University of Essex, Colchester, CO4 3SQ, United Kingdom)
資料名： Journal of Multivariate Analysis  (Journal of Multivariate Analysis)
巻： 189  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0675A  ISSN： 0047-259X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 部分的サンプル推定の一般的加重プロセスの規範に基づく機能データの共分散カーネルのための変化点検出と推定手順を開発し,研究する。穏やかな弱い依存性とモーメント条件の下で,変化点がない場合に,部分サンプルパラメータに対するそのようなプロセスの統合に基づく検出器は,Gauss過程のノルムとして漸近的に分布し,一貫した変化点検出手順を与える。さらに,共分散関数の変化の存在下でこの検出器に対する一貫性と局所漸近結果を導いた。また,そのようなプロセスに基づく対応する変化点推定器は,既存の変化点を推定するための速度最適であり,さらに局所漸近フレームワークの下でGauss過程の議論最大として漸近的に分散される。機能的自己回帰と一般化条件付きヘテロ分散プロセスの共分散における変化を検出するために,小シミュレーション研究における検出器と変化点推定器を研究し,この文脈における加重CUSUM統計の使用が,一般的に既存の方法よりも性能を改善することを実証した。これらの新しい統計を,石油先物価格から導出された高分解能日内資産価格曲線の変動を検出する応用において実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  推定 ,  石油 ,  Gauss過程 ,  *共分散 ,  検出器 ,  モーメント ,  高分解能 ,  ノルム ,  一貫性
準シソーラス用語： 自己回帰 ,  *共分散関数 ,  点推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 関数の部分和の近似 ,  Bernoulliシフト ,  変化点検出 ,  機能データ

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 共分散関数 ,  解析