Обнаружение "разладки" в параметрах линейной модели - Клемешова, Анна Ивановна (Всероссийская молодежная научная конференция "Все грани математики и механики" (24-28 апреля 2018 г.) : сборник статей)
В работе рассмотрены два различных алгоритма обнаружения "разладки" в модели авторегрессии первого порядка и в моделях, описывающих появление сигнала на фоне независимых и зависимых шумов авторегрессионного типа. Симмуляционное моделирование показало, что при достаточной разнице (|0−1| ≥ 0, 3 и |0−1| ≥ 0, 3) в коэффициентах авторегрессионной модели лучшие результаты показывает алгоритм, основанный на отношении правдоподобия. Алгоритм CuSum применим для более широкого класса моделей. При незначительной разнице в параметрах (|0 − 1| < 0, 3 и |0 − 1| < 0, 3) он приводит к более качественному обнаружению "разладки" при хорошем подборе коэффициентов и , где - вероятность ложной тревоги, а - вероятность ложного спокойствия.