基于二元分割检测分段线性趋势中的多变点

变点检测问题一直是统计学中的热点研究之一,在实际的数据中, 通常会在某一段具有线性增长或减少的趋势, 这种趋势的起始点位置是未知的,因此针对此种具有分段线性趋势的一维数据, 提出了一种多变点检测方法。该方法根据广义对数似然比所构造出的统计量, 将二元分割方法、阈值准则和sSIC三者相结合, 能快速有效地检测出数据中的多变点。数值模拟结果表明, 对具有分段线性趋势的数据, 检测变点的位置及数量很准确,检测结果令人满意。最后以深圳市北环大道新洲立交的车流量数据为例, 分析出该区域在工作日和非工作日的变点分布特征, 分析结果符合实际情况, 可为交管部门的相关工作提供参考意见。