预印本前沿

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Practically significant change points in high dimension -- measuring signal strength pro active component

Pascal Quanz · Holger Dette首次提交 2025-08-29 · 修订 2025-08-29 · v1arXiv预印本

高维时间序列中具有实际意义的变点：按活跃分量衡量信号强度AI 解读

We consider the change point testing problem for high-dimensional time series. Unlike conventional approaches, where one tests whether the difference $δ$ of the mean vectors before and after the change point is equal to zero, we argue that the consideration of the null hypothesis $H_0:\|δ\|\leΔ$ , for some norm $\|\cdot\|$ and a threshold $Δ>0$ , is better suited. By the formulation of the null hypothesis as a composite hypothesis, the change point testing problem becomes…We consider the change point testing problem for high-dimensional time series. Unlike conventional approaches, where one tests whether the difference $δ$ of the mean vectors before and after the change point is equal to zero, we argue that the consideration of the null hypothesis $H_0:\|δ\|\leΔ$, for some norm $\|\cdot\|$ and a threshold $Δ>0$, is better suited. By the formulation of the null hypothesis as a composite hypothesis, the change point testing problem becomes…

宏观 · 时间序列高维与机器学习宏观 · 结构变化

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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