| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| §1.1 变点检测的重要性及研究的必要性 | 第7页 |
| §1.2 文献综述 | 第7-10页 |
| §1.2.1 变点检测的参数方法 | 第8-9页 |
| §1.2.2 变点检测的非参数方法 | 第9页 |
| §1.2.3 研究方法综评 | 第9-10页 |
| §1.3 主要研究内容和思路 | 第10-11页 |
| 第二章 线性模型中的惩罚思想 | 第11-21页 |
| §2.1 变量选择中的惩罚思想 | 第12-14页 |
| §2.1.1 平均残差平方和σ~2(p) | 第12页 |
| §2.1.2 修正的全相关系数R~2 | 第12页 |
| §2.1.3 预测偏差的方差(n+p)σ~2(p) | 第12-13页 |
| §2.1.4 C_p统计量 | 第13页 |
| §2.1.5 Akaike信息准则(AIC)和Bayes信息准则(BIC) | 第13-14页 |
| §2.2 参数估计中的惩罚思想 | 第14-19页 |
| §2.2.1 岭参数惩罚 | 第14-15页 |
| §2.2.2 LASSO方法 | 第15-16页 |
| §2.2.3 自适应LASSO方法 | 第16页 |
| §2.2.4 岭估计和LASSO的推广 | 第16-18页 |
| §2.2.5 贝叶斯LASSO方法 | 第18-19页 |
| §2.3 非线性回归和非参数回归中的惩罚思想 | 第19-21页 |
| 第三章 基于自适应LASSO的均值变点检测 | 第21-40页 |
| §3.1 主要方法与结论 | 第21-26页 |
| §3.2 数值模拟 | 第26-33页 |
| §3.2.1 γ=1情况 | 第26-32页 |
| §3.2.2 γ∈(0,1)情况 | 第32-33页 |
| §3.3 实证分析 | 第33-40页 |
| 第四章 结论与展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |