論文の概要: Fast Online Changepoint Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04433v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 22:12:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 17:57:49.695529
• Title: Fast Online Changepoint Detection
• Title（参考訳）: 高速オンライン変更点検出
• Authors: Fabrizio Ghezzi, Eduardo Rossi, Lorenzo Trapani
• Abstract要約: 線形回帰モデルを用いてオンライン変化点検出について検討する。 回帰残差の CUSUM プロセスに基づく統計のクラスを提案する。 次に、異なる重み付け方式を用いて構築された複合統計学のクラスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We study online changepoint detection in the context of a linear regression model. We propose a class of heavily weighted statistics based on the CUSUM process of the regression residuals, which are specifically designed to ensure timely detection of breaks occurring early on during the monitoring horizon. We subsequently propose a class of composite statistics, constructed using different weighing schemes; the decision rule to mark a changepoint is based on the largest statistic across the various weights, thus effectively working like a veto-based voting mechanism, which ensures fast detection irrespective of the location of the changepoint. Our theory is derived under a very general form of weak dependence, thus being able to apply our tests to virtually all time series encountered in economics, medicine, and other applied sciences. Monte Carlo simulations show that our methodologies are able to control the procedure-wise Type I Error, and have short detection delays in the presence of breaks.
• Abstract（参考訳）: 線形回帰モデルを用いてオンライン変化点検出について検討する。 観測地平線の早期に発生する破断のタイムリーな検出を可能にするために, 回帰残差のCUSUMプロセスに基づく重み付き統計クラスを提案する。 次に,異なる重み付けスキームを用いて構成された複合統計学のクラスを提案する。変更点をマークする決定規則は,様々な重みで最大の統計値に基づいており,変更点の位置に関係なく迅速な検出を可能にするvetoベースの投票機構として効果的に機能する。 我々の理論は、非常に一般的な弱い依存の形で導出され、経済学、医学、その他の応用科学で遭遇する全ての時系列にテストを適用することができる。 モンテカルロシミュレーションにより,本手法は手続き的にi型エラーを制御でき,ブレークの有無で検出遅延が短いことを示す。

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