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统计学 > 方法论

arXiv:1804.03255 (stat)
[提交于 2018年4月9日 ]

标题: 谱和协方差算子轨迹的结构突变分析?

标题: Structural break analysis for spectrum and trace of covariance operators?

Authors:Alexander Aue, Gregory Rice, Ozan Sönmez
摘要: 本文研究了顺序观测的功能数据协方差算子中的结构突变分析问题。 为此,开发了分割观察到的曲线段的方法,将其划分为可以合理假设二阶平稳性的时期。 所提出的方法基于测量样本特征值(单独或联合)以及从数据段计算的样本协方差算子的迹数的波动。 为了实施这些检验,引入了新的极限结果,这些结果处理了由部分样本特征值估计构建的向量过程的大样本行为。 这些结果反过来使得检验能够校准到指定的渐近水平。 模拟研究和对澳大利亚年最小温度曲线的应用表明,所提出的方法在有限样本中表现良好。 应用表明,年最小温度的变化在1950年代经历了结构性突变,之后通常偏离总体上升趋势的波动开始显著减小。
摘要: This paper deals with analyzing structural breaks in the covariance operator of sequentially observed functional data. For this purpose, procedures are developed to segment an observed stretch of curves into periods for which second-order stationarity may be reasonably assumed. The proposed methods are based on measuring the fluctuations of sample eigenvalues, either individually or jointly, and traces of the sample covariance operator computed from segments of the data. To implement the tests, new limit results are introduced that deal with the large-sample behavior of vector-valued processes built from partial sample eigenvalue estimates. These results in turn enable the calibration of the tests to a prescribed asymptotic level. A simulation study and an application to Australian annual minimum temperature curves confirm that the proposed methods work well in finite samples. The application suggests that the variation in annual minimum temperature underwent a structural break in the 1950s, after which typical fluctuations from the generally increasing trendstarted to be significantly smaller.
评论: 33页
主题: 方法论 (stat.ME)
引用方式: arXiv:1804.03255 [stat.ME]
  (或者 arXiv:1804.03255v1 [stat.ME] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1804.03255
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Ozan Sönmez [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2018 年 4 月 9 日 22:07:19 UTC (3,000 KB)
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