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基于Bootstrap抽样的厚尾自回归过程结构变点检测
1
作者
张思
金浩
杨云锋
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期483-493,共11页
该文考虑了具有稳定分布的p阶自回归过程均值变点检验问题.通过构造修正的比值型检验统计量,利用广义的中心极限定理,证明统计量在原假设下的渐近分布是列维过程的泛函,并得到了其在备择假设下的一致性.针对渐近分布依赖未知参数的情况...
该文考虑了具有稳定分布的p阶自回归过程均值变点检验问题.通过构造修正的比值型检验统计量,利用广义的中心极限定理,证明统计量在原假设下的渐近分布是列维过程的泛函,并得到了其在备择假设下的一致性.针对渐近分布依赖未知参数的情况,采用Bootstrap抽样逼近渐近分布以得到更精确的临界值.数值仿真结果表明,基于Bootstrap抽样的Ratio检验不仅很好地控制了经验水平,经验势也达到令人满意的效果.此外,当突变位置位于样本后半段时,经验势有较大幅度提高.最后,通过一组美国铝业收盘价数据进一步验证本文所提的变点检验方法的有效性和可行性.
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关键词
厚尾序列
均值变点
比值型检验
BOOTSTRAP
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职称材料
基于Bootstrap方法的厚尾AR(p)序列均值变点检验
被引量：
1
2
作者
乔瑞
杨云锋
金浩
《昆明理工大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022年第2期175-184,共10页
讨论了新息过程为p阶厚尾自回归过程的均值变点检验问题.基于修正的Ratio检验统计量,在原假设下证明了统计量的极限分布是Lévy过程的泛函,并得到在备择假设下的一致性.为了避免对未知参数的估计,采用Bootstrap子抽样方法以得到更...
讨论了新息过程为p阶厚尾自回归过程的均值变点检验问题.基于修正的Ratio检验统计量,在原假设下证明了统计量的极限分布是Lévy过程的泛函,并得到在备择假设下的一致性.为了避免对未知参数的估计,采用Bootstrap子抽样方法以得到更精确的统计量临界值.蒙特卡洛模拟表明,基于Bootstrap方法的Ratio检验统计量不仅很好地控制了经验水平,且经验势也达到令人满意的效果.
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关键词
厚尾序列
均值变点
Ratio检验
BOOTSTRAP
原文传递
拖尾Rayleigh分布：基本性质及其应用
被引量：
4
3
作者
孙增国
韩崇昭
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第9期1067-1075,共9页
针对使用拖尾Rayleigh分布对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)幅值图像建模时遇到的问题,本文讨论了拖尾Rayleigh分布的相关性质及其应用.首先,基于负数阶矩理论,本文提出了拖尾Rayleigh分布的比值估计、对数矩估计和迭代对...
针对使用拖尾Rayleigh分布对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)幅值图像建模时遇到的问题,本文讨论了拖尾Rayleigh分布的相关性质及其应用.首先,基于负数阶矩理论,本文提出了拖尾Rayleigh分布的比值估计、对数矩估计和迭代对数矩估计三种参数估计方法,并通过Monte Carlo仿真实验比较了它们的估计性能.其次,本文使用渐近级数计算拖尾Rayleigh分布的概率密度函数,基于插值多项式拟合,提出了高效计算密度函数的三步方法.最后,本文给出了SAR幅值图像基于拖尾Rayleigh分布的建模实例。结果表明,和一般的Rayleigh分布相比,拖尾Rayleigh分布可以精确反映SAR幅值图像尖峰厚尾的统计特征,因此它是SAR幅值图像建模的有效工具。
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关键词
SAR幅值图像建模
拖尾Rayleigh分布
负数阶矩
MONTE
Carlo仿真
渐近级数
插值多项式拟合
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职称材料
基于多目标演化算法和改进概率分类的重尾时间序列预测
被引量：
7
4
作者
邹小云
林文学
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第12期273-279,共7页
金融、通信和气象等领域中高频时间序列的边际分布均为重尾分布,而传统时间序列预测算法大多将数据流考虑为正态分布,导致传统算法无法适用于重尾分布的时间序列。针对这种情况,提出一种基于演化算法和改进概率分类器的重尾时间序列预...
金融、通信和气象等领域中高频时间序列的边际分布均为重尾分布,而传统时间序列预测算法大多将数据流考虑为正态分布,导致传统算法无法适用于重尾分布的时间序列。针对这种情况,提出一种基于演化算法和改进概率分类器的重尾时间序列预测算法。将预测提前量和预测准确率作为两个优化目标,利用演化算法对两个目标进行独立优化。对高斯过程分类进行改进,使其支持重尾时间序列的分类问题,并且优化了时间效率。实验结果表明,该算法有效地提高了时间序列的预测准确率。
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关键词
多目标优化
风险预测
重尾分布
时间序列分类
概率分类器
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职称材料
题名
基于Bootstrap抽样的厚尾自回归过程结构变点检测
1
作者
张思
金浩
杨云锋
机构
西安科技大学理学院
出处
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期483-493,共11页
基金
国家自然科学基金项目(71473194)
陕西省科技厅自然科学基金项目(2020JM513).
文摘
该文考虑了具有稳定分布的p阶自回归过程均值变点检验问题.通过构造修正的比值型检验统计量,利用广义的中心极限定理,证明统计量在原假设下的渐近分布是列维过程的泛函,并得到了其在备择假设下的一致性.针对渐近分布依赖未知参数的情况,采用Bootstrap抽样逼近渐近分布以得到更精确的临界值.数值仿真结果表明,基于Bootstrap抽样的Ratio检验不仅很好地控制了经验水平,经验势也达到令人满意的效果.此外,当突变位置位于样本后半段时,经验势有较大幅度提高.最后,通过一组美国铝业收盘价数据进一步验证本文所提的变点检验方法的有效性和可行性.
关键词
厚尾序列
均值变点
比值型检验
BOOTSTRAP
Keywords
heavy
-
tailed
series
mean
changes
ratio
test
Bootstrap
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
基于Bootstrap方法的厚尾AR(p)序列均值变点检验
被引量：
1
2
作者
乔瑞
杨云锋
金浩
机构
西安科技大学理学院
出处
《昆明理工大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022年第2期175-184,共10页
基金
国家自然科学基金项目(71473194)
陕西省科技厅自然科学基金项目(2020JM513)。
文摘
讨论了新息过程为p阶厚尾自回归过程的均值变点检验问题.基于修正的Ratio检验统计量,在原假设下证明了统计量的极限分布是Lévy过程的泛函,并得到在备择假设下的一致性.为了避免对未知参数的估计,采用Bootstrap子抽样方法以得到更精确的统计量临界值.蒙特卡洛模拟表明,基于Bootstrap方法的Ratio检验统计量不仅很好地控制了经验水平,且经验势也达到令人满意的效果.
关键词
厚尾序列
均值变点
Ratio检验
BOOTSTRAP
Keywords
heavy
-
tailed
series
mean
changes
Ratio
test
Bootstrap
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
拖尾Rayleigh分布：基本性质及其应用
被引量：
4
3
作者
孙增国
韩崇昭
机构
西安交通大学电信学院综合自动化研究所
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第9期1067-1075,共9页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2007CB311006)
国家自然科学基金(60574033)资助~~
文摘
针对使用拖尾Rayleigh分布对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)幅值图像建模时遇到的问题,本文讨论了拖尾Rayleigh分布的相关性质及其应用.首先,基于负数阶矩理论,本文提出了拖尾Rayleigh分布的比值估计、对数矩估计和迭代对数矩估计三种参数估计方法,并通过Monte Carlo仿真实验比较了它们的估计性能.其次,本文使用渐近级数计算拖尾Rayleigh分布的概率密度函数,基于插值多项式拟合,提出了高效计算密度函数的三步方法.最后,本文给出了SAR幅值图像基于拖尾Rayleigh分布的建模实例。结果表明,和一般的Rayleigh分布相比,拖尾Rayleigh分布可以精确反映SAR幅值图像尖峰厚尾的统计特征,因此它是SAR幅值图像建模的有效工具。
关键词
SAR幅值图像建模
拖尾Rayleigh分布
负数阶矩
MONTE
Carlo仿真
渐近级数
插值多项式拟合
Keywords
SAR
amplitude
image
modeling,
heavy
-
tailed
Rayleigh
distribution,
negative-order
moments,
Monte
Carlo
simulation,
asymptotic
series
,
interpolating
polynomial
fit
分类号
TN958 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
基于多目标演化算法和改进概率分类的重尾时间序列预测
被引量：
7
4
作者
邹小云
林文学
机构
湖北职业技术学院科研处
湖北职业技术学院继续教育学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第12期273-279,共7页
基金
湖北省教育厅科学技术研究项目(B2017519)
湖北职业技术学院校级课题“教育智能化背景下高职院校应用数学教学模式创新研究与实践”(2019A05)。
文摘
金融、通信和气象等领域中高频时间序列的边际分布均为重尾分布,而传统时间序列预测算法大多将数据流考虑为正态分布,导致传统算法无法适用于重尾分布的时间序列。针对这种情况,提出一种基于演化算法和改进概率分类器的重尾时间序列预测算法。将预测提前量和预测准确率作为两个优化目标,利用演化算法对两个目标进行独立优化。对高斯过程分类进行改进,使其支持重尾时间序列的分类问题,并且优化了时间效率。实验结果表明,该算法有效地提高了时间序列的预测准确率。
关键词
多目标优化
风险预测
重尾分布
时间序列分类
概率分类器
Keywords
Multi-objective
optimization
Risk
prediction
heavy
tailed
distribution
Time
series
classification
Probabilistic
classifier
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Bootstrap抽样的厚尾自回归过程结构变点检测
张思
金浩
杨云锋
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于Bootstrap方法的厚尾AR(p)序列均值变点检验
乔瑞
杨云锋
金浩
《昆明理工大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022
1
原文传递
3
拖尾Rayleigh分布：基本性质及其应用
孙增国
韩崇昭
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
4
下载PDF
职称材料
4
基于多目标演化算法和改进概率分类的重尾时间序列预测
邹小云
林文学
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
7
下载PDF
职称材料
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