P阶自回归模型中的变点检验问题

变点问题是统计学中一个较新的课题.本文讨论了p阶自回归模型中的变点检验问题,对于自回归模型在模型的白噪声序列的方差σ2未知的条件下,分别利用最大似然估计方法和最小二乘法给出了变点的检验统计量,并得到统计量的渐近分布,最后给出了证明.     

GARCH(1,1)模型参数的多变点检验

研究广义自回归条件异方差(GARCH)模型的多变点检验问题.基于残量累积和(RCUSUM)构造拟似然比检验统计量,对GARCH(1,1)模型中变点的个数和位置都未知的多变点进行检验.在上述过程中同时得到变点个数与位置的估计,并且证明了变点个数估计的一致性.数值模拟表明文中的方法是有效的.     

一种基于递归残差的回归模型变点检验

针对线性回归模型系数向量的变点问题,文章基于递归回归残差平方序列的部分和之比,构造了一种检验方法。在原假设下,得到其渐近分布为维纳过程的泛函,并在备择假设下,证明了该检验方法的发散速度及其渐近发散极限,从而保证了该检验的一致性。模拟表明,本方法在变点发生时刻靠前时的功效具有较大改进,在其他情形与经典的CUSQ检验方法接近。     

混合自回归模型的谱分析

线性时间序列模型谱密度的计算可以直接由定义获得,而非线性时间序列模型谱密度的计算目前还没有一般的理论.已有研究者将AR模型推广到MAR(混合自回归)模型,并且讨论了该模型的参数估计及模型选择问题.作者利用全期望公式及差分方程理论研究了混合自回归时间序列模型的谱分析,导出了自协方差函数的递推公式,给出计算谱密度的算法,并对一些常见的特殊情形给出了谱密度的具体表达式.     

混合自回归模型自协方差函数绝对可和的探讨

AR(自回归)模型平稳的充分必要条件是自协方差函数绝对可和,而自协方差函数绝对可和的充要条件又是自协方差函数满足的特征方程所对应的特征根全位于单位圆外.本文证明了在某种特定情形下MAR(混合自回归)模型自协方差函数绝对可和的充要条件是其自协方差函数满足的特征方程所对应的特征根全位于单位圆外.为平稳性的进一步研究获得了一些重要的结果.     

基于阈值惩罚自回归模型的消费者信心指数的统计研究

介绍了阈值自回归模型,通过加入惩罚达到自回归定阶,并给出了相应算法,不仅能选出自回归参数,而且能估计阈值点.模拟研究发现,带有惩罚的阈值自回归模型的估计效果更好.实证选取了我国2011—2018年消费者信心指数的经济数据,通过阈值自回归模型和阈值惩罚自回归模型计算得到消费者信心指数的阈值点均为106,即消费者信心指数在106处存在变点,说明消费者趋于乐观状态.     

变系数模型小波估计的渐近性质

为了克服非参数回归函数估计的"维数祸根",Hastie和Tibshirani提出了变系数模型.变系数模型涵盖了一些常用的统计模型,因而引起了许多统计学家的研究兴趣.文章主要研究在回归协变量为随机设计情形下变系数模型的小波估计的渐近性质,在适当条件下证明了变系数模型小波估计的弱相合性和强相合性,并且给出了强相合速度.     

线性回归模型的深度加权最小二乘估计和拟合检验

在线性回归模型中普通的最小二乘估计(LSE)许多情形下是不稳健的.本文介绍了一种投影深度函数,深度加权平均和深度加权LSE,这些估计量有符合需要的稳健性.并讨论了在深度加权LSE情形下线性回归模型的拟合检验问题.     

回归函数的变点分析

本文介绍了变点问题以及线性模型、半参数模型和非参数模型。在已有结论的启发下,给出了非参数模型中回归函数变点或不连续点的位置的估计量,证明了误差具有某种长程相依结构时,回归函数变点位置估计及其分布的大样本性质。在一定的条件下证明了估计量的收敛速度和极限分布。同时在误差具有不同相依结构下,对回归函数变点的位置进行模拟分析;也模拟分析了不同的核函数和带宽对变点估计的影响。     

PA误差下的半参数回归模型估计的矩相合性

在误差为正相协(PA)序列情形下,利用最小二乘法和一般非参数统计方法,在适当的条件下,证明了半参数回归模型估计量具有矩相合性.     

多元离散均值变点模型的估计方法

本文给出了多元离散均值变点模型和具有多维正态分布的均值变点问题的递推估计方法。     

Change-Point Estimates in Longitudinal Binary Data

Most change-point models assume that the response is continuous or cross sectional binary. However, in many public health problems, the data is longitudinal binary. There are few studies of change-point problems for longitudinal outcomes. This paper describes a flexible change-point model which includes random-effects and takes into account the difference between various individuals in longitudinal binary data. A transition function is used to make the linear-linear logistic model differentiable at the change-point. The location of the change-point is estimated using the maximum likelihood method. Adjustment of the transition parameter from zero to one controls the sharpness of the transition. The performance of this estimation procedure is illustrated with simulations using SAS/proc nlmixed and a detailed analysis of data relating hormone levels and ovary functions based on data from the Obstetrics and Gynecology Hospital, Medical Center of Fudan University.     

三种变点问题理论及其应用

本文对于突变点（Abrupt Change-Point），渐进的变点（Gradual Change-Point）和流行的变点（Epidemic Change-Point），分别给出了规范的定义，鉴于突变点问题已经有较多文献给予了讨论，本文重点讨论了后两种变点问题，给出了一些常用分布的变点的检测方法和变点的估计方法．     

冰层厚度变点判别方法的探讨

利用统计学变点检测理论对冰层厚度传感器每个测点测量到的电压值进行分析计算,并做出变点判断;利用Matlab进行了仿真试验。结果表明,利用最小一乘法变点判断程序能准确地判断出空气与冰、水与冰的变点,并能够对野值电压进行排除。用这种方法对冰层厚度的变点判断精度高、速度快。     

变点检测问题最新进展综述

变点检测问题研究是统计学与数学、计算机科学、数据挖掘等众多学科交叉的新兴研究领域。论文详细回顾与述评了2001-2011年的最新国内外变点问题研究状况,并从不同的角度对变点检测问题进行合理分类,同时展望了变点检测问题研究的未来发展方向。     

水文时间序列变点识别的一种稳健方法

针对目前水文时间序列变点识别研究中忽略了方法的稳健性,未能充分考虑异常值的影响的不足,提出了利用一种高度稳健的高斯混合密度分解算法来识别水文时间序列中的变点,并以此来研究水文时间序列均值的突变该方法的核心是根据观测到的资料,通过逐步挖掘服从不同正态分布的时间序列分支,将均值变点的识别问题转化为混合正态密度的聚类问题,从而达到估计变点的位置以及自动获得变点的数目估计的目的实例计算结果表明,该方法对含有噪声的时间序列数据,仍能准确识别变点的位置,较好地解决了水文序列变点识别的稳健性问题．     

Asymptotic and Bootstrap Tests for a Sequential Change-Point of Panel

We design monitoring procedures for the common change-point in a sequential panel data model. An asymptotic method and two new bootstrap methods are proposed to obtain critical values. We establish the asymptotic validity of the proposed bootstrap procedures. In simulation studies the empirical test size and the empirical test power values are investigated to show that the three tests are valid and have their own applications.At the same time, the estimations of an unknown change-point are obtained by using the proposed test statistic with these three methods.     

一种ARMA过程均值变化点的广义似然比检验

对ARMA过程均值变点检测的广义似然比检验Generalized Likelihood Ratio Test(GLRT)方法进行改进．改进的GLRT(IGLRT)方法考虑到，即使变点后的开始1(2，3，…)个残差均值的实现不符合故障特征，但后面的实现较符合故障特征，也有一定的把握认为变点已发生．模拟比较了GLRT和改进的GLRT的平均运行长度．最后，在已知一定先验分布的情形下，给出了GLRT的贝叶斯方法．     

铰链四杆变点机构在变点位置的运动分析及其构形

对铰链四杆变点机构的变点位置进行讨论,并对其变点位置进行运动分析,进而得出铰链四杆变点机构通过变点位置后可能产生的构形.     

位置与刻度参数模型变点的非参数检验及其渐近性质

讨论位置与刻度参数模型变点的检验问题和检验统计量的渐近正态性。文中通过引入核函数,得到U-统计量,进一步构造参数变点的统计量,利用B row n桥的性质,进行检验并分析检验量的渐近性质。