Chow test

Chow检验区分时间序列中的结构性断裂与异常值

Chow检验由Gregory Chow于1960年开发，是一种用于检测时间序列数据中结构性断裂的统计方法。与识别远离预测值的单个点的异常值检测不同，结构性断裂标志着生成数据的基本参数发生了根本性变化。这种区别对于预测至关重要，因为结构性断裂会使在断裂前数据上训练的模型失效，从而使更长的训练窗口产生不利影响。该检验将拟合整个数据集的模型产生的残差平方和与分别拟合潜在断裂点之前和之后各段的模型产生的残差平方和进行比较。