論文の概要: A Change Dynamic Model for the Online Detection of Gradual Change
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01054v1
- Date: Mon, 2 May 2022 17:38:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-03 15:30:40.535470
- Title: A Change Dynamic Model for the Online Detection of Gradual Change
- Title(参考訳): 漸進的変化のオンライン検出のための変化動的モデル
- Authors: Chris Browne
- Abstract要約: 段階的変化のオンライン検出のための新しい変化力学モデルを提案する。
実データと合成データの両方で、このモデルにより、段階的変化のより高速かつより正確な識別が可能になる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the classic literature of change-detection, changes in the statistical
properties of a stochastic process are assumed to occur via change-points,
which demark instantaneous moments of complete and total process transition. In
contrast many real world processes undergo such changes gradually. With this
observation in mind, we introduce a novel change-dynamic model for the online
detection of gradual change, in which classical change-points are identified in
a hierarchal model. On both real and synthetic data we find that this model can
allow for faster and more accurate identification of gradual change than
traditional change-point models allow, and investigate empirically how delay in
detection of this gradual change relates to alarm confidence.
- Abstract(参考訳): 変化検出の古典文学では、確率過程の統計的性質の変化は変化点を通じて起こると仮定され、完全および全過程遷移の瞬時モーメントを示す。
対照的に、多くの現実世界のプロセスは徐々に変化する。
この観測を念頭に、階層モデルで古典的な変化点を識別するオンラインな変化検出のための新しい変化力学モデルを導入する。
実データと合成データの両方において、このモデルにより、従来の変更点モデルが許容する段階変化のより高速かつ正確な識別が可能になり、この段階変化の検出がアラームの信頼性にどのように影響するかを実証的に調査することができる。
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