Robust changepoint detection in the variability of multivariate functional data
Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of robustly detecting changepoints in the variability of a sequence of independent multivariate functions. We develop a novel changepoint procedure, called the functional Kruskal–Wallis for covariance changepoint procedure, based on rank statistics and multivariate functional data depth. The functional Kruskal–Wallis for covariance changepoint procedure allows the user to test for at most one changepoint or an epidemic period, or to estimate the number and locations of an unknown number of changepoints in the data. We show that when the ‘signal-to-noise’ ratio is bounded below, the changepoint estimates produced by the functional Kruskal–Wallis for covariance changepoint procedure attain the minimax localisation rate for detecting general changes in distribution in the univariate setting. We also provide the behaviour of the proposed test statistics for the at-most-one-change and epidemic settings under the null hypothesis and, as a simple consequence of our main result, these tests are consistent. In simulation, we show that our method is particularly robust when compared to similar changepoint methods. We present an application of the functional Kruskal–Wallis for covariance changepoint procedure to intraday asset returns and functional magnetic resonance imaging scans. As a by-product of our main result, we provide a concentration result for integrated functional depth functions, which may be of general interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».