高维数据的自适应球形检验
统计方法学
2024-11-01 v1
摘要
本文研究了高维设置下的球形检验问题，现有方法主要依赖求和型检验程序，在稀疏替代假设下往往表现不佳。为解决这一局限，我们提出了两种极大型检验程序，分别利用样本协方差矩阵和样本空间符号协方差矩阵。此外，我们引入了两种 Cauchy 组合检验程序，将求和型检验和极大型检验相结合，在替代假设的广泛稀疏程度范围内展示了其优越性。我们的模拟研究证实了这些发现，突出了所提出方法在高维球形检验中的增强性能。
引用
@article{arxiv.2410.24094,
title = {Adaptive Sphericity Tests for High Dimensional Data},
author = {Ping Zhao and Wenwan Yang and Long Feng and Zhaojun Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.24094},
year = {2024}
}