Detta dokument undersöker en förändringspunkt estimering problem i samband med högdimensionella Markov Random Field modeller. Förändringspunkter är en nyckelfaktor i många dynamiskt föränderliga nätverksstrukturer. Den förändringspunkt uppskattning erhålls genom att maximera en profil straffad pseudo-likelihood funktion under ett sparthet antagande. Vi härleder också en snäv gräns för uppskattningen, upp till en logaritmisk faktor, även i inställningar där antalet möjliga kanter i nätverket långt överstiger provstorleken. Den föreslagna estimatorns resultat utvärderas på syntetiska datamängder och används också för att undersöka röstningsmönster i den amerikanska senaten under perioden 1979–2012. Nyckelord: Change-point analys, High-dimensionell inference, Markov slumpmässiga fält, Nätverksanalys, Profil Pseudo-likelihood.
Ref beaktade upptäckten av en ändringspunkt i en sekvens av utveckling av Markov slumpmässiga fält.
Change-Point Estimation in High-Dimensional Markov Random Field Models
{'venue': 'Journal of the Royal Statistical Society : Series B, Volume 79, Issue 4, Pages 1187--1206, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}