R语言加权累积和方差 (CUSUM) 变点检测代码示例

以下是一个使用加权累积和方差 (CUSUM) 的变点检测 R 代码示例：

# 加载必要的库
library(changepoint)

# 构建数据
set.seed(123)
n <- 100
x <- c(rnorm(n/2, 0, 1), rnorm(n/2, 2, 1))
w <- c(rep(1, n/2), rep(0.5, n/2))

# 计算加权累积和方差
cusum <- cpt.meanvar(x, method = 'PELT', penalty = 'MBIC', weights = w)

# 绘图
plot(x, type = 'l', main = 'Weighted CUSUM Detection', ylab = 'Value', xlab = 'Index')
abline(v = cusum@cpts, col = 'red', lty = 2)

在这个示例中，我们首先生成一个具有两个均值不同的正态分布的数据集。我们还创建了一个权重向量，其中前半部分的数据点的权重为1，后半部分的数据点的权重为0.5。然后，我们使用cpt.meanvar()函数计算加权累积和方差，使用'PELT'方法和'MBIC'惩罚来检测变点。最后，我们使用R的plot()函数将结果可视化，其中变点用红色虚线表示。