在實際生活中,時間序列數(shù)據(jù)是常見的,我們也經(jīng)常使用模型來刻畫時間序列數(shù)據(jù).然而用一個簡單模型刻畫較長的時間序列是不合理的.一種合理的方法是,將整段的時間序列分為幾個片段,每個片段服從一個簡單時間序列模型,不同片段的時間序列模型,不必是同一個模型.則可以將兩個相鄰片段間的時刻稱為變點.在本文中我們提出了假設(shè)檢驗的方法來檢測整段時間序列中的變點.首先定義平穩(wěn)性檢驗統(tǒng)計量,然后提出平穩(wěn)性檢驗掃描方法將多變點問題轉(zhuǎn)變?yōu)閱巫凕c問題來處理,并確定最終的變點個數(shù)和變點位置.進(jìn)一步,本文利用自助法的思想得出了變點估計的近似分布.模擬實驗表明,我們的假設(shè)檢驗方法給出的變點估計和變點估計的近似分布是非常精確的.最后,我們將該方法應(yīng)用于一組真實的時間序列數(shù)據(jù)當(dāng)中. 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：36 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

統(tǒng)計量漸進(jìn)分布密度圖像

分布直方圖圖4.2分段平穩(wěn)AR過程變點估計的分布直方圖(c)變點估計590的

(c)變點估計545的分布直方圖圖4.4分段非線性平穩(wěn)過程變點估計的分布直方圖處出現(xiàn)的頻數(shù)為最高的,則表明不僅針對每段用Bootstrapping算法具有較高的準(zhǔn)確率,而且的數(shù)據(jù)使用Bootstrapping算法也具有很高的分布理論:當(dāng)b → ∞時, 即當(dāng)我們模擬的次數(shù)據(jù)計算出變點的漸近分布.


本文編號：3461538