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【24h】

Semi-parametric modification of cumulative sum algorithms for the change-point detection of non-Gaussian sequences

机译：用于非高斯序列变化点检测的累积和算法的半参数修改

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The expansion of logarithm likelihood ratio in the stochastic series to find the sequential change-point detection of non-Gaussian sequences is used. The moment criteria of the minimum of upper limit error probabilities sum to find the expansion coefficients is applied. The proposed method is a semi-parametric type of cumulative sum (CUSUM) algorithm which needs of higher-order statistics. Results show that polynomial algorithms are more effective in comparison with similar non-parametric procedures.
机译：使用对数似然比在随机序列中的扩展来找到非高斯序列的顺序变化点检测。应用上限误差概率之和的最小值的矩标准来找到膨胀系数。所提出的方法是需要高阶统计量的半参数类型的累积和（CUSUM）算法。结果表明，与类似的非参数过程相比，多项式算法更有效。

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