-
题名基于BCUSUM的多参数变点估计
- 1
-
-
作者
王继梅
胡尧
-
机构
贵州大学数学与统计学院
贵州大学公共大数据国家重点实验室
-
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024年第9期61-66,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(12161016,11661018)
贵州省数据驱动建模学习与优化创新团队项目(黔科合平台人才[2020]5016号)
贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2024]一般082)。
-
文摘
文章基于递归残差的逆序特征和隔离检测研究了回归模型多参数变点的检测方法。首先,构建带有变点的回归模型,考虑到多元正向CUSUM检验能防止协变量均值与偏移量正交时损失功效,但其变点检测效果并不理想的情况,引入修正的检验统计量BCUSUM。其次,结合快速高效的隔离检测技术,提出MCPDP算法用于估计变点数目及位置。最后,模拟结果表明,所提出的方法能较好地控制检验水平,有更高的功效;评价结果显示,MCPDP算法在变点估计性能方面表现较优;实例分析表明,交通流变点符合实际交通情况,验证了该方法的有效性,且所构建的模型可以作为交通参数确定性经验关系的一种修正。
-
关键词
多参数变点
逆向累积和
隔离检测
递归残差
-
Keywords
multi-parameter change points
backward cumulative sum(BCUSUM)
isolate-detect
recursive residuals
-
分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
-
