统计模型中突变检测的加权残差方法

发布时间：2021-05-08 14:42

　　自上世纪70年代以来,变点问题一直是统计中的一个热门课题。其在工业质量控制、经济、金融、医学及计算机等领域有着大量的应用和背景。变点问题是指：在一个序列或过程中,其潜在机制是否发生了改变,何时发生了改变及发生了怎样的改变。该问题的研究在统计理论与实际应用中都有重要的意义和价值。本文共分三章。第一章,简要介绍了变点问题的基本知识及研究概况。第二章,在Ⅳ模型中引入基于残差的加权滑动和（Weighted-MOSUM, Weighted Moving Sum）的最值方法,并证明其在特征量与跃度不正交的条件下,当δ=1／2时具有非平凡势,而当O≤δ<1／2时,则是相合的。第三章,在Ⅳ模型中引入基于残差的加权累积和（Weighted-CUSUM）的Cramer-VonMises方法,并证明其在特征量与跃度不正交的条件下,当δ=1／2时具有非平凡势,而当0≤δ<1／2时,则是相合的。最后,通过随机模拟验证了所提方法的有效性。 

【文章来源】：西北大学陕西省 211工程院校

【文章页数】：46 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
第一章 绪论
    §1.1 引言
    §1.2 常见模型中的方法
第二章 Ⅳ模型中变点检测的MOSUM方法
    §2.1 引言
    §2.2 统计模型及其变点检验问题
    §2.3 变点检测
    §2.4 随机模拟
第三章 Ⅳ模型中变点检测的Cramer-Von Mises方法
    §3.1 引言
    §3.2 统计模型及其变点检测问题
    §3.3 变点检测
    §3.4 随机模拟
参考文献
附录
攻读硕士学位期间取得的科研成果
致谢



本文编号：3175518