Extension to the product partition model: computing the probability of a change

Loschi, Rosangela H.; Cruz, Frederico R. B.

doi:10.1016/j.csda.2004.03.003

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“…Esta medida, proposta por Loschi & Cruz (2005), foi comparada com a partição mais provável a posteriori, medida proposta originalmente por Hartigan (1990) e Barry & Hartigan (1992). A avaliação foi feita considerando seqüências de dados Poisson gerados independentemente, com e sem a presença de mudanças.…”

Section: Conclusãounclassified

“…Numa tentativa de solucionar este problema surgiram duas alternativas. Quintana & Iglesias (2003) propõem uma maneira de escolher a partição ótima usando técnicas de Teoria de Decisão e, posteriormente, Loschi & Cruz (2005) propõem avaliar a evidência de uma mudança ter ocorrido calculando a probabilidade a posteriori de cada instante ser um ponto de mudança.…”

Section: Introductionunclassified

“…Este artigo estende para o caso Poisson os resultados obtidos em Loschi & Cruz (2005) e apresenta um estudo sobre a eficiência desta medida na identificação de pontos de mudança. Serão consideradas seqüências de dados gerados da distribuição de Poisson, independentemente.…”

Section: Introductionunclassified

“…

…”

unclassified

“…The posterior probability of each instant being a change point was proposed by Loschi & Cruz (2005) as a measure of evidence that a change occurred in that instant. In this paper, the efficiency of such a measure is evaluated and it is compared with the measure proposed by Hartigan (1990).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Avaliação de uma medida de evidência de um ponto de mudança e sua utilização na identificação de mudanças na taxa de criminalidade em Belo Horizonte

2005

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ResumoA probabilidade a posteriori de um instante ser um ponto de mudança foi proposta por Loschi & Cruz (2005) como uma medida de evidência de que o comportamento de uma seqüência de dados mude em tal instante. A proposta deste trabalho é avaliar a eficiência desta medida na identificação de mudanças na taxa da distribuição Poisson, em dados seqüencialmente observados e compará-la com a medida proposta por Hartigan (1990), isto é, com a probabilidade a posteriori da partição aleatória formada pelos pontos de mudança. Cenários ou seqüências de dados com e sem pontos de mudanças são considerados. Em cenários sem pontos de mudanças, assumem-se taxas pequenas e grandes para avaliar a eficiência da medida proposta na presença de pouca e muita variabilidade. Em cenários com pontos de mudanças, consideram-se tanto mudanças estruturais quanto observações atípicas. Conclui-se que, em geral, a medida proposta teve melhor desempenho para identificar pontos de mudança. Uma análise para dados de criminalidade da cidade de Belo Horizonte também é feita utilizando-se o modelo proposto e observou-se que esta taxa muda freqüentemente ao longo do tempo.Palavras-chave: amostrador de Gibbs; modelo partição produto; mudança estrutural; observação atípica. AbstractThe posterior probability of each instant being a change point was proposed by Loschi & Cruz (2005) as a measure of evidence that a change occurred in that instant. In this paper, the efficiency of such a measure is evaluated and it is compared with the measure proposed by Hartigan (1990). Poisson data sequences, with and without changes, are considered. The method is evaluated in the presence of both structural changes and atypical observations. The proposed method over performs Hartigan's proposal. A series of violent crimes data from Belo Horizonte is analyzed by the proposed method. It was observed that the rate of violent crimes changes frequently throughout the time.

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Section: Conclusãounclassified

Section: Introductionunclassified

“…

…”

unclassified

Section: Introductionmentioning

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Avaliação de uma medida de evidência de um ponto de mudança e sua utilização na identificação de mudanças na taxa de criminalidade em Belo Horizonte

2005

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Bayesian Product Partition Models

Quintana

Loschi

Page

2018

Wiley StatsRef: Statistics Reference Online

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Product partition models are a class of probability distributions whose support is the set of all possible partitions of a finite collection of experimental units. For Bayesian inference, this class of distributions can be used as a prior distribution on partitions whose prominent feature is its product form. We review how this class of probability distributions can be employed in modeling from a Bayesian perspective. Both exchangeable and nonexchangeable models are considered as well as a number of extensions that facilitate incorporating covariate dependence in the prior.

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Nonparametric change point detection for periodic time series

Guo

Modarres

2020

Can J Statistics

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We consider detection of multiple changes in the distribution of periodic and autocorrelated data with known period. To account for periodicity we transform the sequence of vector observations by arranging them in matrices and thereby producing a sequence of independently and identically distributed matrix observations. We propose methods of testing the equality of matrix distributions and present methods that can be applied to matrix observations using the E‐divisive algorithm. We show that periodicity and autocorrelation degrade existing change detection methods because they blur the changes that these procedures aim to discover. Methods that ignore the periodicity have low power to detect changes in the mean and the variance of periodic time series when the periodic effects overwhelm the true changes, while the proposed methods detect such changes with high power. We illustrate the proposed methods by detecting changes in the water quality of Lake Kasumigaura in Japan. The Canadian Journal of Statistics 48: 518–534; 2020 © 2020 Statistical Society of Canada

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Extension to the product partition model: computing the probability of a change

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Avaliação de uma medida de evidência de um ponto de mudança e sua utilização na identificação de mudanças na taxa de criminalidade em Belo Horizonte

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Bayesian Product Partition Models

Nonparametric change point detection for periodic time series

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