論文の概要: Post-detection inference for sequential changepoint localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06096v3
• Date: Sun, 03 Aug 2025 09:18:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.18344
• Title: Post-detection inference for sequential changepoint localization
• Title（参考訳）: 逐次変化点定位のための後検出推論
• Authors: Aytijhya Saha, Aaditya Ramdas,
• Abstract要約: 本研究では、任意の逐次検出アルゴリズムが変更を宣言するデータ依存停止時間までのデータのみを用いて、未知の変更点に対する信頼セットを構築するフレームワークを開発する。 我々のフレームワークは非パラメトリックであり、複合的なポストチェンジクラス、観測空間、あるいは使用されるシーケンシャルな検出手順を仮定せず、漸近的に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.43493007296859
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses a fundamental but largely unexplored challenge in sequential changepoint analysis: conducting inference following a detected change. We develop a very general framework to construct confidence sets for the unknown changepoint using only the data observed up to a data-dependent stopping time at which an arbitrary sequential detection algorithm declares a change. Our framework is nonparametric, making no assumption on the composite post-change class, the observation space, or the sequential detection procedure used, and is nonasymptotically valid. We also extend it to handle composite pre-change classes under a suitable assumption, and also derive confidence sets for the change magnitude in parametric settings. Extensive simulations demonstrate that the produced sets have reasonable size, and slightly conservative coverage. In summary, we present the first general method for sequential changepoint localization, which is theoretically sound and broadly applicable in practice.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 逐次的変化点解析における基本的な課題である, 検出された変化の後に推論を行うという課題に対処する。 我々は、任意の逐次検出アルゴリズムが変更を宣言するデータ依存停止時間までのデータのみを使用して、未知の変化点に対する信頼セットを構築するための非常に一般的なフレームワークを開発する。 我々のフレームワークは非パラメトリックであり、複合的なポストチェンジクラス、観測空間、あるいは使用されるシーケンシャルな検出手順を仮定せず、漸近的に有効である。 また、適切な仮定の下で複合事前変更クラスを扱うように拡張し、パラメトリック設定における変更の大きさに対する信頼セットを導出する。 大規模なシミュレーションでは、生成した集合が妥当なサイズであり、わずかに保守的なカバレッジを持つことが示されている。 要約すると、理論上は健全であり、実際は広く適用可能な、逐次的変化点の局所化のための最初の一般的な方法を示す。

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