Confidence regions and tests for a change-point in a sequence of exponential family random variables
指数族独立随机变量序列的变点检验与置信区域AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究序列变点及其置信区域，并明确将方法用于股票市场收益变异的变化。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
指数族独立随机变量序列的变点检验与置信区域
- 研究问题
- 如何检验独立指数族随机变量序列是否发生变化，并为变点位置构造置信区域，尤其处理指数分布的情形？
- 方法与思路
- 作者采用最大似然检验，求取统计量在原假设与备择下的精确分布，并通过检验反演及已有方法的修改构造置信区域。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出精确分布与精确或近似置信区域，比较线性趋势检验的功效，并应用于矿难间隔及股市收益变异。
- 阅读关注点
- 应核对变化涉及哪些分布参数、独立性设定、检验水平及区间构造，并区分历史事件的区间覆盖与因果解释。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；检验水平记号含混，需查原 PDF。摘要未给功效数值，历史事件落入区域不构成因果识别。
原文摘要
SUMMARY Maximum likelihood methods are used to test for a change in a sequence of independent exponential family random variables, with particular emphasis on the exponential distribution. The exact null and alternative distributions of the test statistics are found, and the power is compared with a test based on a linear trend statistic. Exact and approximate confidence regions for the change-point are based on the values accepted by a level x likelihood ratio test and a modification of the method proposed by Cox & Spj0tvoll (1982). The methods are applied to a classical data set on the time intervals between coal mine explosions, and the change in variation of stock market returns. In both cases the confidence regions for the change-point cover historical events that may have caused the changes.