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以含有多个均值变点的时间序列数据为研究对象,将最小二乘法与二元分割相结合,提出了最小二乘二元分割方法(LSBS),改进间隔较小时二元分割方法无法检测两个相邻变点的缺点.并对铁路旅客量数据进行实证分析,统计模拟结果显示,改进方法很大程度上提高了多变点估计的准确性.
基于二元分割的多变点估计
【摘 要】
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以含有多个均值变点的时间序列数据为研究对象,将最小二乘法与二元分割相结合,提出了最小二乘二元分割方法(LSBS),改进间隔较小时二元分割方法无法检测两个相邻变点的缺点.并
【机 构】
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西南交通大学数学学院
【出 处】
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河南科学
【发表日期】
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2020年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51878558)
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