Heuristique de pente pour les modèles de détection de ruptures multiples

Guédon Yann. 2015. Heuristique de pente pour les modèles de détection de ruptures multiples. . Lille : SFdS, 6 p. Journées de Statistique de la SFdS. 47, Lille, France, 1 Juin 2015/5 Juin 2015.

Résumé : En ce qui concerne la détection de ruptures multiples, la sélection du nombre de ruptures a fait l'objet ces dernières années de nombreux travaux. Mais les approches proposées sont soit dédiées à un modèle particulier (par exemple modèle gaussien de changement sur la moyenne) soit donnent des résultats peu satisfaisants sur des séquences de taille petite ou moyenne. Nous proposons ici d'appliquer l'heuristique de pente, un critère non-asymptotique de vraisemblance pénalisée récemment proposé, pour sélectionner le nombre de ruptures. Nous appliquons en particulier la méthode d'estimation de la pente dirigée par les données, le point clé étant de définir la forme de la pénalité. L'approche proposée est illustrée sur deux jeux de données de référence pour les modèles de détection de ruptures multiples.

Classification Agris : U10 - Informatique, mathématiques et statistiques

Auteurs et affiliations

• Guédon Yann, CIRAD-BIOS-UMR AGAP (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/578662/)

Métriques

[ Page générée et mise en cache le 2024-12-07 ]