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Keywords:

  • Change-point problem;
  • linear regression;
  • time series;
  • MSC 2000: Primary 62J05;
  • secondary 62P12

Abstract

A new test for detecting a change in linear regression parameters assuming a general weakly dependent error structure is given. It extends earlier methods based on cumulative sums assuming independent errors. The novelty is in the new standardization method and in smoothing when the time series is dominated by high frequencies. Simulations show the excellent performance of the test. Examples are taken from environmental applications. The algorithm is easy to implement. Testing for multiple changes can be done by segmentation. The Canadian Journal of Statistics 38:65–79; 2010 © 2009 Statistical Society of Canada

Nous présentons un nouveau test pour détecter le changement dans les paramètres d'une régression linéaire en supposant une structure de dépendance faible sur les erreurs. Il généralise les méthodes précédentes qui sont basées sur les sommes cumulatives et qui supposent des erreurs indépendantes. La nouveauté réside dans la nouvelle méthode de standardisation et dans le lissage lorsque la série chronologique est dominée par les hautes fréquences. Des simulations illustrent l'excellente performance de ce test. Des exemples provenant d'applications environnementales sont aussi présentés. De plus, l'algorithme est facile à implanter. Un test pour des changements multiples peut être obtenu par segmentation. La revue canadienne de statistique 38: 65–79; 2010 © 2009 Société statistique du Canada