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    題名: 非線性時間序列模型下的即時線上改變點偵測;Online Changepoint Detection via Nonlinear Time Series Models
    作者: 孫立憲
    貢獻者: 國立中央大學統計研究所
    關鍵詞: 線上改變點偵測;貝氏分析;序列相關;耦合;馬可夫模型;Online changepoint detection;Bayesian inference;serial dependence;copula;Markov model
    日期: 2023-07-17
    上傳時間: 2024-09-18 14:46:27 (UTC+8)
    出版者: 國家科學及技術委員會
    摘要: 線上改變點偵測是非常實用且重要的，在工程品管上，可以藉由線上改變點偵測來提早得知機台的異常或故障，以期提早做處理減少損失。財務應用上，可以藉由股價或是波動度的改變點偵測，來作出投資組合的調整，這對於風險管理是非常重要且必須的。此外，也可由改變點的偵測，來分析背後的發生的原因，來找出相應的處理或是政策方向。
    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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