【摘 要】
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变点检测问题一直是统计学中的热点研究之一,在实际的数据中,通常会在某一段具有线性增长或减少的趋势,这种趋势的起始点位置是未知的,因此针对此种具有分段线性趋势的一维数
【机 构】
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贵州大学数学与统计学院,贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11661018),贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5788号).
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变点检测问题一直是统计学中的热点研究之一,在实际的数据中,通常会在某一段具有线性增长或减少的趋势,这种趋势的起始点位置是未知的,因此针对此种具有分段线性趋势的一维数据,提出了一种多变点检测方法。该方法根据广义对数似然比所构造出的统计量,将二元分割方法、阈值准则和sSIC三者相结合,能快速有效地检测出数据中的多变点。数值模拟结果表明,对具有分段线性趋势的数据,检测变点的位置及数量很准确,检测结果令人满意。最后以深圳市北环大道新洲立交的车流量数据为例,分析出该区域在工作日和非工作日的变点分布特征,分析结果符合
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