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| 变点统计分析简介 | |
| 引用本文： | 陈希孺.变点统计分析简介[J].数理统计与管理,1991(2):52-59. |
| 作者姓名： | 陈希孺 |
| 作者单位： | 中国科技大学研究生院 |
| 摘 要： | (Ⅱ)最小二乘法 最小二乘法就是以观察值与理论值之差的平方和作为目标函数,以其达到极小值之点作为有关参数的点估计,这个方法不须对模型中的随机误差的分布有特定的假设,且就我们要讨论的几种简单模型而言,计算尚不很复杂,因此,它是处理变点问题中使用较多的一种方法.本篇将先后讨论本法在均值交点模型和回归变点模型中的应用. 一、变点的数已经知时的均值交点模型 更确切的说法是;事先能肯定一个自然数q,变点个数不超过它.当然,只要把q取得很大,这要求总能满足,但在实用上理解为:q是一个相当小的数,至少与样本大小n比起来是如此.这要求一… |
| 关 键 词： | 最小二乘法 变点 均值 线性回归 |
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