Multiple Change-Point Detection via a Screening and Ranking Algorithm.
Multiple Change-Point Detection via a Screening and Ranking Algorithm.
复制标题
DOI：
10.5705/ss.2012.018s
复制
发表时间：
2013-07-01
影响因子：
1.4
通讯作者：
Zhang H
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hao N;Niu YS;Zhang H
设Y1，.，Yn是一个序列，其基本均值是一个阶跃函数，其阶跃数未知，变点未知。变点的检测，即均值变化的位置，是工程、经济、气候和生物科学等领域的一个重要问题。这个问题在统计学中引起了广泛的关注，并提出了各种解决方案。然而，这些算法的理论特性的文献很少。在这里，我们研究了一种最近开发的算法，称为筛选和排名算法（SaRa）。我们的理论特性的SaRa和其他常用的算法相比，显示其优越性。特别是，我们开发了一个错误的发现率的方法，多个变点的问题，并显示出强大的肯定覆盖属性的SaRa。
Let Y1, …, Yn be a sequence whose underlying mean is a step function with an unknown number of the steps and unknown change points. The detection of the change points, namely the positions where the mean changes, is an important problem in such fields as engineering, economics, climatology and bioscience. This problem has attracted a lot of attention in statistics, and a variety of solutions have been proposed and implemented. However, there is scant literature on the theoretical properties of those algorithms. Here, we investigate a recently developed algorithm called the Screening and Ranking Algorithm (SaRa). We characterize the theoretical properties of SaRa and show its superiority over other commonly used algorithms. In particular, we develop a false discovery rate approach to the multiple change-point problem and show a strong sure coverage property for the SaRa.
登录
查看更多内容
影响因子：
0.8
作者：
YAO, YC
通讯作者：
YAO, YC
DOI：
10.1007/978-1-84996-196-7_14
发表时间：
2010-01-01
期刊：
FRONTIERS IN COMPUTATIONAL AND SYSTEMS BIOLOGY
影响因子：
--
作者：
Zhang, Nancy R.
通讯作者：
Zhang, Nancy R.
影响因子：
1.9
作者：
Zhang, Nancy R.;Siegmund, David O.
通讯作者：
Siegmund, David O.
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
影响因子：
5.8
作者：
BENJAMINI, Y;HOCHBERG, Y
通讯作者：
HOCHBERG, Y
影响因子：
2.1
作者：
Olshen, AB;Venkatraman, ES;Wigler, M
通讯作者：
Wigler, M