Multiple change point detection by sparse parameter estimation

Varování

Publikace nespadá pod Fakultu sportovních studií, ale pod Ekonomicko-správní fakultu. Oficiální stránka publikace je na webu muni.cz.

Autoři	NEUBAUER Jiří VESELÝ Vítězslav
Rok publikování	2010
Druh	Článek ve sborníku
Konference	Proceedings of COMPSTAT'2010, 19th International Conference on Computational Statistics
Fakulta / Pracoviště MU	Ekonomicko-správní fakulta
Citace
www	http://www.econ.muni.cz/~vesely/papers/Compstat10.pdf
Obor	Aplikovaná statistika, operační výzkum
Klíčová slova	multiple change point detection; overparametrized model; sparse parameter estimation; basis pursuit algorithm
Popis	The contribution is focused on multiple change point detection in a onedimensional stochastic process by sparse parameter estimation from an overparametrized model. Stochastic process with changes in the mean is estimated using dictionary consisting of Heaviside functions. The basis pursuit algorithm is used to get sparse parameter estimates. Some properties of mentioned method are studied by simulations.
Související projekty:	Dynamická geovizualizace v krizovém managementu