标题： 高维位置参数的最优符号检验 显示英文标题

标题： Optimal Sign Test for High Dimensional Location Parameters

摘要： 本文研究数据维度大于样本量情况下位置参数的检验。 我们根据Le Cam（1986）中的最优性原理，在椭圆对称条件下提出了一类检验。 建立了这些检验的渐近正态性。 通过最大化渐近功效函数，我们提出了适用于所有椭圆对称分布的统一最优检验。 最优性也通过蒙特卡罗调查得到了确认。 显示英文摘要

摘要： This article concerns tests for location parameters in cases where the data dimension is larger than the sample size. We propose a family of tests based on the optimality arguments in Le Cam (1986) under elliptical symmetric. The asymptotic normality of these tests are established. By maximizing the asymptotic power function, we propose an uniformly optimal test for all elliptical symmetric distributions. The optimality is also confirmed by a Monte Carlo investigation.