Vi föreslår en algoritm för att samtidigt upptäcka och lokalisera förändringspunkter i en tidsserie, och ett ramverk för att förutsäga fördelningen av nästa punkt i serien. Algoritmens kärna är ett system av ekvationer som för varje index i beräknar sannolikheten för att den sista (senaste) förändringspunkten inträffade vid i. Vi utvärderar den här algoritmen genom att applicera den på förändringspunktens detektionsproblem och jämföra den med den generaliserade sannolikhetskvoten (GLR) algoritmen. Vi finner att vår algoritm är lika bra som GLR, eller bättre, över ett brett spektrum av scenarier, och att fördelen ökar när signal-till-brus-förhållandet minskar.
I Ref-författare föreslog en algoritm som kan upptäcka och lokalisera förändringspunkter samtidigt med Bayesian statistik tillvägagångssätt.
A novel changepoint detection algorithm
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}