预印本前沿

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收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-14。
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1 篇论文

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A Bayesian framework for change-point detection with uncertainty quantification

Davis Berlind · Lorenzo Cappello · Oscar Hernan Madrid Padilla首次提交 2025-07-02 · 修订 2025-07-10 · v2arXiv预印本

带不确定性量化的贝叶斯变点检测框架AI 解读

We introduce a novel Bayesian method that can detect multiple structural breaks in the mean and variance of a length $T$ time-series. Our method quantifies uncertainty by returning $α$ -level credible sets around the estimated locations of the breaks. In the case of a single change in the mean and/or the variance of an independent sub-Gaussian sequence, we prove that our method attains a localization rate that is minimax optimal up to a $\log T$ factor. For an $α$ -mixing…We introduce a novel Bayesian method that can detect multiple structural breaks in the mean and variance of a length $T$ time-series. Our method quantifies uncertainty by returning $α$-level credible sets around the estimated locations of the breaks. In the case of a single change in the mean and/or the variance of an independent sub-Gaussian sequence, we prove that our method attains a localization rate that is minimax optimal up to a $\log T$ factor. For an $α$-mixing…

宏观 · 时间序列贝叶斯宏观 · 结构变化

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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