Resumen

Propusimos un algoritmo robusto de estimación del punto de cambio medio en regresión lineal con la suposición de que los errores siguen la distribución de Laplace. Al representar la distribución de Laplace como una mezcla de escala apropiada de distribución normal, desarrollamos el algoritmo de maximización de expectativas (EM) para estimar la posición del punto de cambio medio. Investigamos el rendimiento del algoritmo a través de diferentes simulaciones, encontrando que nuestros métodos son robustos a las distribuciones de errores y son efectivos para estimar la posición del punto de cambio medio. Finalmente, aplicamos nuestro método a los datos clásicos de Holbert y detectamos un punto de cambio.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Propuesto; Robusto; Medio; Punto de cambio; Estimación; Algoritmo
• Keywords:Proposed; Robust; Mean; Change-point; Estimation; Algorithm