Modelos de partición de productos para problemas de puntos de cambio

Los modelos de partición de productos asumen que las observaciones en diferentes componentes de una partición aleatoria de los datos son independientes. Si la distribución de probabilidad de las particiones aleatorias está en cierta forma de producto antes de hacer las observaciones, también estará en forma de producto dado las observaciones. El modelo de producto proporciona así un mecanismo conveniente para permitir que los datos ponderen las particiones que probablemente se mantendrán; y la inferencia sobre observaciones futuras particulares puede realizarse condicionando primero en la partición y luego promediando sobre todas las particiones. Estos modelos se aplican con una simplicidad computacional especial a problemas de puntos de cambio, donde las particiones dividen la secuencia de observaciones en componentes dentro de los cuales se mantienen diferentes regímenes. Mostramos, con una selección adecuada de modelos de producto a priori, que las observaciones pueden eventualmente determinar aproximadamente la verdadera partición.