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Detection of multiple undocumented change-points using adaptive Lasso

机译：使用自适应套索检测多个未记录的变更点

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The problem of detecting multiple undocumented change-points in a historical temperature sequence with simple linear trend is formulated by a linear model. We apply adaptive least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) to estimate the number and locations of change-points. Model selection criteria are used to choose the Lasso smoothing parameter. As adaptive Lasso may overestimate the number of change-points, we perform post-selection on change-points detected by adaptive Lasso using multivariate t simultaneous confidence intervals. Our method is demonstrated on the annual temperature data (year: 1902-2000) from Tuscaloosa, Alabama.
机译：通过线性模型提出了在具有简单线性趋势的历史温度序列中检测多个未记录的变化点的问题。我们应用自适应最小绝对收缩和选择算子（Lasso）来估计变化点的数量和位置。模型选择标准用于选择套索平滑参数。由于自适应套索可能会高估更改点的数量，因此我们使用多元t同时置信区间对自适应套索检测到的更改点执行后选择。阿拉巴马州塔斯卡卢萨（Tascaloosa）的年度温度数据（年份：1902-2000年）证明了我们的方法。

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