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Robust change point detection for linear regression models

机译：线性回归模型的强大改变点检测

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Linear models incorporating change points are very common in many scientific fields including genetics, medicine, ecology, and finance. Outlying or unusual data points pose another challenge for fitting such models, as outlying data may impact change point detection and estimation. In this paper, we propose a robust approach to estimate the change point/s in a linear regression model in the presence of potential outlying point/s or with non-normal error structure. The statistic that we propose is a partial F statistic based on the weighted likelihood residuals. We examine its asymptotic properties and finite sample properties using both simulated data and in two real data sets.
机译：包含变化点的线性模型在许多科学领域非常普遍，包括遗传，医学，生态和金融。 偏远或不寻常的数据点对拟合此类模型构成另一个挑战，因为偏远数据可能会影响变化点检测和估计。 在本文中，我们提出了一种稳健的方法来估计在存在潜在的外围点或非正常误差结构的存在下线性回归模型中的变化点/ s。 我们提出的统计数据是基于加权似然残差的部分F统计数据。 我们使用模拟数据和两个实际数据集检查其渐近性质和有限的样本属性。

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