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분포, 프로세스 또는 함수에서 변경이 발생하는시기를 감지하려고 시도하는 방법입니다.

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구간 선형 함수에서 데이터의 변경점 찾기
인사말, 관측 된 공간의 크기와 빅뱅 이후 경과 한 시간을 확인하는 데 도움이되는 연구를 수행하고 있습니다. 잘하면 당신이 도울 수 있습니다! 두 개의 선형 회귀를 수행하려는 부분 선형 함수를 따르는 데이터가 있습니다. 경사와 절편이 바뀌는 지점이 있으며이 지점을 찾으려면 프로그램을 작성해야합니다. 생각?

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시계열에서 노이즈 패치를 강조 표시하려면 어떻게해야합니까?
수위와 속도 대 시간과 같은 많은 시계열 데이터가 있습니다. 유압 모델 시뮬레이션의 출력입니다. 모델이 예상대로 작동하는지 확인하기위한 검토 프로세스의 일부로, 데이터에 "흔들림"이 없도록 각 시계열을 플로팅해야합니다 (아래의 작은 흔들림 참조). 모델링 소프트웨어의 UI를 사용하는 것은이 데이터를 확인하는 매우 느리고 힘든 방법입니다. 따라서 짧은 VBA 매크로를 작성하여 결과를 포함하여 모델의 다양한 …

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베이지안 온라인 변경점 탐지 (마진 예측 분포)
Adams와 MacKay 의 Bayesian 온라인 변경점 감지 논문을 읽고 있습니다 ( 링크 ). 저자는 한계 예측 분포를 작성하여 시작합니다. P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) 어디 xtxtx_t 시간의 관찰이다 ttt; x1:tx1:t\textbf{x}_{1:t} 시간까지의 관측 세트를 나타냅니다 ttt; rt∈Nrt∈Nr_t \in \mathbb{N}현재 실행 …

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확률 적 프로그래밍을 통한 스위치 포인트 탐지 (pymc)
저는 현재 해커 "책"에 대한 확률 적 프로그래밍과 베이지안 방법을 읽고 있습니다. 몇 장을 읽었으며 pymc를 사용한 첫 번째 예제가 문자 메시지의 스위치 포인트를 감지하는 첫 번째 장에서 생각하고있었습니다. 이 예에서 전환점이 발생하는시기를 나타내는 임의 변수는 로 표시됩니다 . MCMC 단계 후 의 사후 분포 가 제공됩니다.ττ\tauττ\tau 우선이 그래프에서 배울 …

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시계열의 제로 평균 부분을 찾는 최첨단 방법
나는 평균이 0 인 부분과 0이없는 부분으로 분할해야하는 시끄러운 시계열이 있습니다. 가능한 한 정확하게 경계를 찾는 것이 중요합니다 (확실히 경계가있는 위치는 약간 주관적 임). cusum 변형 이이 작업을 수행하도록 조정할 수 있다고 생각하지만 cusum은 주로 전체 세분화 전략을 완전히 벗어나는 단일 변경 사항을 찾는 것입니다. 이 문제에 대한 많은 연구가 …
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