Détection statistique de rupture dans le cadre online - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Détection statistique de rupture dans le cadre online

Résumé

We introduce the online version of the CUSUM statistics based on a sequential test of the likelihood ratio, which we replace with a score function in the non-parametric case. Change-point detection is based on a stopping rule and the selection of a detection threshold. In our work, we propose an instantaneous detection threshold dependent on time and new stopping rules in order to control the detection parameters given by the instantaneous false alarm rate (IFAR), the mean time between false alarms (MTBFA) and the average detection delay (ADD). Finally, we present simulation results by estimating detection parameters.
Nous introduisons la version online de la statistique de CUSUM basée sur un test séquentiel du rapport de vraisemblance, que nous remplaçons par une fonction de score dans le cas non-paramétrique. La détection de rupture est basée sur une règle d'arrêt et la sélection d'un seuil de détection. Dans notre travail, nous proposons un seuil de détection instantané, et des nouvelles règles d'arrêt dans le but de contrôler les paramètres de détection donnés par le taux de fausse alarme instantané (IFAR), le temps moyen entre fausses alarmes (MTBFA) ainsi que le délai moyen de détection (ADD). Finalement, nous présentons des résultats de simulation par l'estimation des paramètres de détection.
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Nassim SAHKI- JdS 2019.pdf (264.56 Ko) Télécharger le fichier
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Dates et versions

hal-02289680 , version 1 (17-09-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02289680 , version 1

Citer

Nassim Sahki, Anne Gégout-Petit, Sophie Wantz-Mézières. Détection statistique de rupture dans le cadre online. JdS 2019 - 51èmes Journées de Statistique, Jun 2019, Nancy, France. ⟨hal-02289680⟩
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