Multiscale change point detection

A. Suvorikova, V. Spokoiny

Результат исследований: Вклад в журналСтатьярецензирование

1 Цитирования (Scopus)

Аннотация

In this paper we present a multiscale approach for change point detection. The algorithm estimates likelihood-ratio (LR) test in several scrolling windows simultaneously. This makes the method adaptive to structural breaks of different scales. Critical values are calibrated in a data-driven way using multiplier bootstrap, which estimates nonasymptotic distribution of the test statistics.

Язык оригиналаАнглийский
Страницы (с-по)665-691
Число страниц27
ЖурналTheory of Probability and its Applications
Том61
Номер выпуска4
DOI
СостояниеОпубликовано - 2017
Опубликовано для внешнего пользованияДа

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Multiscale change point detection». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать