重回帰モデルにおける時系列構造変化検出のための逐次確率比検定-有用性の実験的評価-

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS17-2

グループ名: 【C】平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2009/09/03

タイトル(英語): Multiple Regression Model Based Sequential Probability Ratio Test for Structural Change Detection of Time Series - Experimental Evaluation of Effectiveness -

著者名: 武田 勝徳(香川大学),服部 哲郎(香川大学),川野 弘道(ＮＴＴアドバンステクノロジ)

著者名(英語): katsunori Takeda(Kagawa University),tetsuo Hattori(Kagawa University),hiromichi Kawano(NTT Advanced Technology Co.,Ltd.)

キーワード: 時系列|構造変化|逐次確率比検定|重回帰|time series|structural change|sequential probability ratio test|multiple linear regression

要約(日本語): 時系列予測モデルの見直しを行うトリガーとして、時系列データの構造変化（予測対象と予測モデルの乖離）を検出することは重要である。従来、構造変化を検出する手法としてＣＨＯＷテストが用いられてきたが、より早期の検出が可能で、計算量が少ない、逐次確率比検定法が提案され、単回帰モデルによる時系列予測への適用結果が報告されている。本論文では、逐次確率比検定を重回帰モデルに適用し、有用性を評価した。

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