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http://hdl.handle.net/1843/56440
Tipo: | Artigo de Evento |
Título: | A comparison of product partition model applications to univariate multiple change-point analysis |
Título(s) alternativo(s): | Uma comparação de aplicativos de modelo de partição de produto para análise de ponto de mudança múltipla univariada |
Autor(es): | Rosangela Helena Loschi Ricardo Cunha Pedroso |
Resumo: | The product partition model (PPM) is a widely used approach for multiple change-point detection. The traditional PPM considers a single random partition that indicates the clusters of observations for which the sampling model parameter values are identical. In multiparametric models, if different parameters change at different times, a single partiton model does not identify the parameters that experienced those changes. To solve this problem, multipartition models may be considered.have been proposed. We compare the performances of the new multipartition model with some traditional single partition PPM-based approaches to identify changes in the mean and variance of univariate sequences of Normal observations. The model estimation is made through a partially collapsed Gibbs sampler method. We apply the models to a real dataset and the results show that multipartition structures may enriche the analysis of change-point problems. |
Abstract: | O modelo partição produto (PPM) é um modelo amplamente usado para detecção de múltiplos pontos de mudança. Neste caso, o PPM tradicional considera uma única partição aleatória que indica os grupos de observações para os quais os valores dos parâmetros do modelo probabilístico são idênticos. Em modelos multiparamétricos, se parâmetros diferentes mudam em momentos diferentes, um modelo de partição única não identifica quais parâmetros sofreram essas mudanças. Para resolver este problema, modelos de múltiplas partições podem ser considerados. Comparamos o desempenho de um modelo de múltiplas partições com algumas abordagens tradicionais baseadas no PPM de partição única, para identificar mudanças na média e na variância de sequências univariadas de observações normais. O ajuste do modelo é feito através de um método amostrador de Gibbs parcialmente colapsado. Aplicamos o modelo a uma serie de dados reais financeiros. Os resultados mostram como estruturas com múltiplas partições podem enriquecer a análise de problemas de ponto de mudança. |
Assunto: | Engenharia da produção - Métodos estatísticos Probabilidades Estatística Problemas de ponto de mudança |
Idioma: | eng |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Instituição: | UFMG |
Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/56440 |
Data do documento: | 2021 |
metadata.dc.url.externa: | https://proceedings.science/sbpo/sbpo-2021/trabalhos/a-comparison-of-product-partition-model-applications-to-univariate-multiple-chan?lang=pt-br |
metadata.dc.relation.ispartof: | Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional |
Aparece nas coleções: | Artigo de Evento |
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