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NTIS 바로가기주관연구기관 | 덕성여자대학교 Duksung Women University |
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연구책임자 | 김재희 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2010-03 |
과제시작연도 | 2008 |
주관부처 | 교육과학기술부 |
사업 관리 기관 | 한국과학재단 Korea Science and Engineering Foundtion |
등록번호 | TRKO201000013524 |
과제고유번호 | 1345072756 |
사업명 | 특정기초연구지원사업 |
DB 구축일자 | 2013-04-18 |
키워드 | 베이지안 방법.상태변화시계열 모형.다중 변화점.Stochastic Approximation Monte Carlo기법.Bayesian method.regime-switching time series model.BIC.multiplechange-points.posterior probability. |
변화점의 개수가 고정된 경우의 연구에 비해 변화점의 개수를 모르며 모수 형태에 상관없는 모수변화에 대한 연구는 많지 않다. 변화점 개수의 임의성과 모수 형태의 가변성 때문에 복잡한 해결과제들과 계산 알고리듬 문제가 발생하기 때문이다. 또한 실제 많은 자연/사회 현상에서의 상태 변화 문제는 단일 변화점 보다 다중 변화점의 경우가 대부분이어, 다중 변화점에 대한 추론은 통계적으로 해결해야 할 중요 과제이다.
본 연구에서는 일변량/다변량 분포를 포함하여 다양한 분포의 데이터에 대해 모수변화점이 여러 개 있을 때, 그리고 각 모수마다
The Bayesian multiple change-point model and the estimation method are proposed for the univariate and multivariate data set containing multiple, unknown number of change-points. The theoretical derivation for the posterior distribution and the Monte Carlo simulation results are provided to validate
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