Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Change Point Detection with Multivariate Observations Based on Characteristic Functions

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F17%3A10365624" target="_blank" >RIV/00216208:11320/17:10365624 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-50986-0" target="_blank" >https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-50986-0</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-50986-0" target="_blank" >10.1007/978-3-319-50986-0</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Change Point Detection with Multivariate Observations Based on Characteristic Functions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We propose change-point detectors for multivariate independent observations, as well as corresponding methods involving observations which are driven by vector autoregressive models. The methods make use of characteristic functions (CFs). Apart from other favorable features, an extra reason for using CFs is that with CFs vector observations are linearly projected onto the real line and the resulting statistics may be written in convenient closed-form expressions.

  • Název v anglickém jazyce

    Change Point Detection with Multivariate Observations Based on Characteristic Functions

  • Popis výsledku anglicky

    We propose change-point detectors for multivariate independent observations, as well as corresponding methods involving observations which are driven by vector autoregressive models. The methods make use of characteristic functions (CFs). Apart from other favorable features, an extra reason for using CFs is that with CFs vector observations are linearly projected onto the real line and the resulting statistics may be written in convenient closed-form expressions.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10103 - Statistics and probability

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA15-09663S" target="_blank" >GA15-09663S: Modelování dynamických finančních procesů se strukturálními změnami</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů