論文の概要: PyChEst: a Python package for the consistent retrospective estimation of
distributional changes in piece-wise stationary time series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10565v1
- Date: Mon, 20 Dec 2021 14:39:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-21 17:52:01.364375
- Title: PyChEst: a Python package for the consistent retrospective estimation of
distributional changes in piece-wise stationary time series
- Title（参考訳）: PyChEst: 断片的定常時系列における分布変化の一貫した振り返り推定のためのPythonパッケージ
- Authors: Azadeh Khaleghi and Lukas Zierahn
- Abstract要約: PyChEstはPythonパッケージで,複数変更点を同時推定するツールを提供する。
実装された非パラメトリックアルゴリズムは、一般的なフレームワークにおいて確実に一貫性がある。
サンプルを独立に同一に分散した環境で設計した最先端モデルとパッケージの性能を比較して,この特徴を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.398608007786179
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We introduce PyChEst, a Python package which provides tools for the
simultaneous estimation of multiple changepoints in the distribution of
piece-wise stationary time series. The nonparametric algorithms implemented are
provably consistent in a general framework: when the samples are generated by
unknown piece-wise stationary processes. In this setting, samples may have
long-range dependencies of arbitrary form and the finite-dimensional marginals
of any (unknown) fixed size before and after the changepoints may be the same.
The strength of the algorithms included in the package is in their ability to
consistently detect the changes without imposing any assumptions beyond
stationarity on the underlying process distributions. We illustrate this
distinguishing feature by comparing the performance of the package against
state-of-the-art models designed for a setting where the samples are
independently and identically distributed.
- Abstract（参考訳）: 我々はpychestを紹介する。pychestはpythonパッケージで、断片的な静止時系列の分散において、複数の変更点を同時に推定するツールを提供する。
実装された非パラメトリックアルゴリズムは、サンプルが未知の断片的定常過程によって生成される場合、一般的なフレームワークで確実に一貫性がある。
この設定では、サンプルは任意の形式の長距離依存性を持ち、変更点の前後の任意の(未知の)固定サイズの有限次元辺数は同じかもしれない。
パッケージに含まれるアルゴリズムの強みは、基盤となるプロセス分布に定常性以上の仮定を課すことなく、一貫して変更を検出する能力である。
サンプルを独立に同一に分散した環境で設計した最先端モデルとパッケージの性能を比較して,この特徴を述べる。
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