區間時間序列分析：線上結構改變偵測與多個改變點估計;Interval-Based Time Series Analysis: Detecting Structural Shifts and Multiple Change-Points Estimation

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題名:	區間時間序列分析：線上結構改變偵測與多個改變點估計;Interval-Based Time Series Analysis: Detecting Structural Shifts and Multiple Change-Points Estimation
作者:	孫立憲
貢獻者:	國立中央大學統計研究所
關鍵詞:	多改變點估計;貝氏線上改變點偵測;區間時間序列;隨機微分方程;幾何布朗運動;Multiple changepoints detection;Bayesian online detection;interval-valued time series;stochastic differential equation;geometric Brownian motion
日期:	2026-07-23
上傳時間:	2026-07-27 15:43:46 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	結構改變偵測問題在實際應用上是一個非常重要的課題，例如在金融領域中，投資組合或是避險的問題都需要及時根據市場結構最調整。或是在工業製程中，利用線上改變點監測來確保良率的ㄧ致性也是需要研究的課題。因此，在此計畫中，我們提出應用隨機過程的模型以及偵測多個改變點與線上改變點的演算法來偵測或是估計多個改變點，並且利用精確度與準確度來評估方法表現。希冀提出的方法可以廣泛的在實際問題上應用。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[統計研究所] 研究計畫

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