清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Inference for change points in high-dimensional data via selfnormalization

数学 检验统计量 统计假设检验 统计的 应用数学 算法 修边 渐近分析 推论 统计 计算机科学 人工智能 操作系统
作者
Runmin Wang,Changbo Zhu,Stanislav Volgushev,Xiaofeng Shao
出处
期刊:Annals of Statistics [Institute of Mathematical Statistics]
卷期号:50 (2) 被引量:20
标识
DOI:10.1214/21-aos2127
摘要

This article considers change-point testing and estimation for a sequence of high-dimensional data. In the case of testing for a mean shift for high-dimensional independent data, we propose a new test which is based on U-statistic in Chen and Qin (Ann. Statist. 38 (2010) 808–835) and utilizes the self-normalization principle (Shao J. R. Stat. Soc. Ser. B. Stat. Methodol. 72 (2010) 343–366; Shao and Zhang J. Amer. Statist. Assoc. 105 (2010) 1228–1240). Our test targets dense alternatives in the high-dimensional setting and involves no tuning parameters. To extend to change-point testing for high-dimensional time series, we introduce a trimming parameter and formulate a self-normalized test statistic with trimming to accommodate the weak temporal dependence. On the theory front we derive the limiting distributions of self-normalized test statistics under both the null and alternatives for both independent and dependent high-dimensional data. At the core of our asymptotic theory, we obtain weak convergence of a sequential U-statistic based process for high-dimensional independent data, and weak convergence of sequential trimmed U-statistic based processes for high-dimensional linear processes, both of which are of independent interests. Additionally, we illustrate how our tests can be used in combination with wild binary segmentation to estimate the number and location of multiple change points. Numerical simulations demonstrate the competitiveness of our proposed testing and estimation procedures in comparison with several existing methods in the literature.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Dr.Tang完成签到 ,获得积分10
2秒前
11秒前
Siren发布了新的文献求助30
15秒前
披着羊皮的狼完成签到 ,获得积分10
49秒前
50秒前
sci完成签到 ,获得积分10
52秒前
1分钟前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
yindi1991完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
科研通AI5应助Siren采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
Siren发布了新的文献求助10
1分钟前
ding应助瑁柏采纳,获得10
1分钟前
瑁柏完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
瑁柏发布了新的文献求助10
1分钟前
Siren发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
Ggap1发布了新的文献求助10
2分钟前
Ggap1完成签到,获得积分10
2分钟前
思源应助Siren采纳,获得10
2分钟前
Raul完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
Siren发布了新的文献求助10
3分钟前
Xu完成签到,获得积分20
3分钟前
荣浩宇完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
科研通AI5应助和谐乌龟采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
mo发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
雪山飞龙完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968504
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513331
关于积分的说明 11167297
捐赠科研通 3248697
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794417
邀请新用户注册赠送积分活动 875030
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664