論文の概要: Pi-Change: A Prior-Informed Multiple Change Point Detection Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01003v1
• Date: Fri, 01 May 2026 18:11:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.535414
• Title: Pi-Change: A Prior-Informed Multiple Change Point Detection Algorithm
• Title（参考訳）: Pi-Change: 事前インフォームされた多重変更点検出アルゴリズム
• Authors: Jonathon Jacobs, Shanshan Chen,
• Abstract要約: 本稿では,CP位置の事前情報を時間変化によるペナルティ項で組み込んだ事前情報付きCP検出アルゴリズム(Pi-Change)を提案する。 Pi-Changeは、事前情報によって支持された急激なCPを回避し、事前の誤特定に対して頑健であり、検出精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5011098158866705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Statistical change point (CP) detection methods typically rely on likelihood-based inference and ignore contextual information about plausible CP locations beyond the observed sequence. Although informative priors provide a natural way to incorporate such information, general and computationally efficient methods for doing so are lacking, especially for multiple CP detection. To address this gap, we propose a prior-informed CP detection algorithm (Pi-Change) that incorporates prior information on CP locations through a time-varying penalty term. We prove that the proposed penalty can be embedded in the Pruned Exact Linear Time framework while preserving the dynamic programming recursion and pruning rule required for efficient multiple CP detection. Across simulation studies and three time-series applications, Pi-Change discourages spurious CPs unsupported by prior information, remains robust to prior misspecification, and improves detection accuracy. More broadly, Pi-Change extends multiple CP detection beyond purely data-driven fitting by incorporating partial prior knowledge in a computationally efficient and interpretable way. It is particularly useful when CPs arise from heterogeneous mechanisms or are associated with known external events, helping quantify the delay between an event and the resulting structural change.
• Abstract（参考訳）: 統計的変化点(CP)検出法は通常、確率に基づく推測に頼り、観測シーケンスを超えた可視CP位置に関する文脈情報を無視する。 情報的事前はそのような情報を組み込む自然な方法を提供するが、汎用的かつ計算的に効率的な手法は、特に複数のCP検出において欠如している。 このギャップに対処するために、時間変化のペナルティ項を通してCP位置の事前情報を組み込んだ事前情報付きCP検出アルゴリズム(Pi-Change)を提案する。 提案したペナルティを,効率的な多重CP検出に必要な動的プログラミング再帰とプルーニングルールを保ちながら,Pruned Exact Linear Timeフレームワークに組み込むことができることを示す。 シミュレーション研究と3つの時系列応用を通じて、Pi-Changeは、事前情報によって支持される急激なCPを回避し、事前の誤特定に対して頑健であり、検出精度を向上させる。 より広範に、Pi-Changeは計算的に効率的で解釈可能な方法で部分的な事前知識を組み込むことで、純粋にデータ駆動のフィッティングを越えて複数のCP検出を拡張している。 CPが不均一な機構から生じる場合や、既知の外部イベントと関連付けられ、イベントと結果として生じる構造変化の間の遅延を定量化するのに特に有用である。

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