Change Point Detection by Sparse Parameter Estimation

Autoři

NEUBAUER Jiří VESELÝ Vítězslav

Rok publikování 2011
Druh Článek v odborném periodiku
Časopis / Zdroj Informatica
Fakulta / Pracoviště MU

Ekonomicko-správní fakulta

Citace
www http://www.mii.lt/informatica/pdf/INFO812.pdf
Obor Aplikovaná statistika, operační výzkum
Klíčová slova change point detection; overparametrized model; sparse parameter estimation
Popis The contribution is focused on change point detection in a one-dimensional stochastic process by sparse parameter estimation from an overparametrized model. A stochastic process with change in the mean is estimated using dictionary consisting of Heaviside functions. The basis pursuit algorithm is used to get sparse parameter estimates. The mentioned method of change point detection in a stochastic process is compared with several standard statistical methods by simulations.
Související projekty:

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.