亲爱的研友该休息了!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,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

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
Jamie完成签到,获得积分10
2秒前
从容成危发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
FashionBoy应助整齐海秋采纳,获得10
6秒前
Lee发布了新的文献求助10
8秒前
科研通AI2S应助从容成危采纳,获得10
13秒前
研友_VZG7GZ应助生动的如花采纳,获得10
16秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
整齐海秋发布了新的文献求助10
22秒前
深情安青应助momochichu采纳,获得10
24秒前
chrispaul发布了新的文献求助50
24秒前
慈祥的冰淇淋完成签到,获得积分10
31秒前
dormraider完成签到,获得积分10
32秒前
33秒前
哒哒哒张海艳完成签到,获得积分10
36秒前
momochichu发布了新的文献求助10
37秒前
zsk1122完成签到,获得积分10
42秒前
凌七留下了新的社区评论
58秒前
1分钟前
1分钟前
pass完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Dashwood完成签到 ,获得积分10
1分钟前
大气金毛完成签到 ,获得积分10
1分钟前
橘猫217发布了新的文献求助20
1分钟前
白日梦发布了新的文献求助20
1分钟前
ccc完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
半城微凉应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
王伟应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
lena发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
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 3976600
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520700
关于积分的说明 11204482
捐赠科研通 3257320
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798683
邀请新用户注册赠送积分活动 877881
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806613