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基于Bootstrap方法的重尾相依序列均值变点Ratio检验

2019-11-28分类号:F224;F830;O212.1

【作者】金浩  高奎  张思  
【部门】西安科技大学理学院  
【摘要】文章提出了一个改进的Ratio统计量来检测方差无穷重尾相依序列中可能存在的均值变点。基于广义泛函中心极限定理,在原假设下得到统计量的渐近分布,并在备择假设下证明了该检验的一致性。针对重尾指数未知且难以估计的特点,应用Bootstrap重抽样方法确定了统计量渐近分布的临界值。数值模拟结果表明:Ratio检验不仅能很好地控制经验水平,而且相比已有的均值变点检验方法,经验势也有较明显的提高。
【关键词】重尾序列  均值变点  Ratio统计量  Bootstrap  渐近分布
【基金】国家自然科学基金资助项目(71473194;71273206);; 陕西省科技厅自然科学基金资助项目(2013KJXX-40;2017JM1024);; 陕西省教育厅科学研究计划资助项目(16JK1500)
【所属期刊栏目】统计与决策
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