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Christine Cutting
Davy Paindaveine
Thomas Verdebout

针对单调旋转对称备择的高维球面均匀性检验

研究问题
在维度随样本量增长的球面数据中,如何检验均匀性,并刻画已知或未知模态方向下检验的局部最优性和备择功效?
方法与思路
作者建立两类局部渐近正态结构,分析指定方向的最强检验及 Rayleigh 检验,推导备择渐近分布并开展模拟和球形性应用。
材料陈述的贡献
摘要称在相应备择与条件下建立局部最优性质,将 Rayleigh 检验的功效分析扩展到 FvML 之外,并允许维度以任意方式趋于无穷。
阅读关注点
应核对两类渐近结构各自的备择与方向设定、局部替代的尺度,以及非零假设分布、维度增长和球形性应用的条件。
阅读边界
仅据 OpenAlex 索引摘要,稿件版本未注明;局部最优性受比较类别和备择结构限制,不能解释为对所有非均匀分布最优。

原文摘要

We consider the problem of testing uniformity on high-dimensional unit spheres. We are primarily interested in nonnull issues. We show that rotationally symmetric alternatives lead to two Local Asymptotic Normality (LAN) structures. The first one is for fixed modal location $\mathbf{{\theta}}$ and allows to derive locally asymptotically most powerful tests under specified $\mathbf{{\theta}}$. The second one, that addresses the Fisher–von Mises–Langevin (FvML) case, relates to the unspecified-$\mathbf{{\theta}}$ problem and shows that the high-dimensional Rayleigh test is locally asymptotically most powerful invariant. Under mild assumptions, we derive the asymptotic nonnull distribution of this test, which allows to extend away from the FvML case the asymptotic powers obtained there from Le Cam’s third lemma. Throughout, we allow the dimension $p$ to go to infinity in an arbitrary way as a function of the sample size $n$. Some of our results also strengthen the local optimality properties of the Rayleigh test in low dimensions. We perform a Monte Carlo study to illustrate our asymptotic results. Finally, we treat an application related to testing for sphericity in high dimensions.

笔记与分组
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