The Effect of Serial Correlation on Tests for Parameter Change at Unknown Time
序列相关对未知时点参数变化检验的影响AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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序列相关对未知时点参数变化检验的影响
- 研究问题
- 忽略序列相关会怎样改变未知变点检验的分布、第一类错误率与功效？论文研究噪声频谱结构及相应统计量调整。
- 方法与思路
- 作者以噪声谱密度的特征刻画相关性影响，提出变点统计量调整，并研究平稳时间序列及平稳误差回归的残差过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，低频谱质量占优可提高第一类错误率，高频占优可削弱功效；论文提供考虑序列相关的调整及相关残差过程结果。
- 阅读关注点
- 应核对谱调整量、矩条件、残差过程极限及适用回归范围；所给谱密度比值的公式排版不清，须查阅原 PDF。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；公式上下标显示不清，不能重构。调整量估计与具体条件未给出，需核对原 PDF。
原文摘要
It is shown that serial correlation can produce striking effects in distributions of change-point statistics. Failure to account for these effects is shown to invalidate change-point tests, either through increases in the type 1 error rates if low frequency spectral mass predominates in the spectrum of the noise process, or through diminution of the power of the tests when high frequency mass predominates. These effects are characterized by the expression ${2\pi f(0)/\int^\pi_-\pi f(\lambda)d\lambda}$, where $f(\centerdot)$ is the spectral density of the noise process; in sample survey work this is know as the design effect or "deff." Simple precise adjustments to change-point test statistics which account for serial correlation are provided. The same adjustment applies to all commonly used regression models. Residual processes are derived for both stationary time series satisfying a moment condition and for general linear regression models with stationary error structure.