method for Change-point detection in time series

自分のための話題。

跳躍点の検出というキーワードで検索したら，海外のthesisに辿りついた。

# このthesisのタイトル/author等の情報が手許にない。psファイルは会社にあるので，後日補足すること > abekatsu

このthesisのChapter 1 IntroductionにChange-Point detection in time seriesの既存の例が記載されていたので，それをpickupする。

前提となるもの

Assuming that the values $\theta_0$ and $\theta_1$ of the parameter $\theta$ before and after the change are known, the most classical approach to the problem os based on the use of the logarithm of the likelihood ratio (log--likelihood ratio).

手法

• Shewhart control charts
  
• Moving average algorithms
  
• CUSUM algorithm (cumulative sum algorithm)
  
• Singular Spectrum analysis
  

今後調べること。

• 各methodの具体的な方法，実験例
  
• boundary をどのように検知するか。