發(fā)布時間：2018-07-28 18:29

【摘要】：針對時間序列中期望的變點檢測,常見的CUSUM統(tǒng)計量,Kolmogorov-Smirnov統(tǒng)計量,需要對長方差的一個相和估計,Shao,Zhang(2012)給出的基于SN (self-normalization)萬法的統(tǒng)計量避免了這個問題。本文將不變性原則下基于SN方法的檢驗統(tǒng)計量從期望的單個變點的檢測拓展到一般框架下多個變點情況下的檢驗統(tǒng)計,并給出統(tǒng)計量在原假設(shè)下的分布情況及其證明。在對該方法進行詳細論述后,給出了我們的統(tǒng)計量在協(xié)方差和AR(1)模型的系數(shù)的變點檢測中的具體應(yīng)用,以說明該檢驗統(tǒng)計量的應(yīng)用之廣。
[Abstract]:For the expected change point detection in time series, Kolmogorov-Smirnov statistics, a common CUSUM statistic, need to estimate a phase sum of square difference and the statistics based on SN (self-normalization) -10000 method given by Zhang (2012) to avoid this problem. In this paper, the test statistics based on SN method under invariance principle are extended from the detection of expected single change points to the test statistics under the general framework of multiple change points, and the distribution of statistics under the original hypothesis and its proof are given. After the detailed discussion of this method, the concrete application of our statistic in the detection of the change point of covariance and the coefficient of AR (1) model is given to illustrate the wide application of the test statistic.
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O211.61

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本文編號：2151222