On the asymptotic distribution of the scan statistic for empirical distributions
On the asymptotic distribution of the scan statistic for empirical distributions
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关于经验分布的扫描统计量的渐近分布
DOI：
10.1007/s10687-021-00435-1
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
1.3
通讯作者：
Zhou, Wen-Xin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ying, Andrew;Zhou, Wen-Xin
本文研究了经验分布的扫描统计量的几种变种的渐近行为，它可用于检测任意给定长度的异常区间的存在。特别是，我们对学生化扫描统计感兴趣，这在实践中往往是更可取的。我们证明的主要内容包括Kolmogorov定理、泊松近似以及Kabluchko和Wang(Stoch.流程。他们的申请124(2014)2824-2867)。
This paper investigates the asymptotic behavior of several variants of the scan statistic for empirical distributions, which can be applied to detect the presence of an anomalous interval of any given length. In particular, we are interested in a Studentized scan statistic that is often preferable in practice. The main ingredients of our proof include Kolmogorov’s theorem, Poisson approximation, and the technical devices developed by Kabluchko and Wang (Stoch. Process. Their Appl.124(2014) 2824–2867).
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DOI：
10.2307/3318574
发表时间：
1998
期刊：
The Lancet
影响因子：
--
作者：
D. Siegmund;B. Yakir
通讯作者：
B. Yakir
影响因子：
2.3
作者：
D. Siegmund
通讯作者：
D. Siegmund
DOI：
--
发表时间：
1945
期刊：
影响因子：
--
作者：
L. Silberstein
通讯作者：
L. Silberstein
DOI：
--
发表时间：
1973
期刊：
影响因子：
--
作者：
C. Qualls;Hisao Watanabe
通讯作者：
Hisao Watanabe
具有规则变化的跳跃大小分布的随机游走的最大增量的极限分布
影响因子：
1.5
作者：
T. Mikosch;Alfredas Ravckauskas
通讯作者：
Alfredas Ravckauskas