该文提出了一个新颖的算法，用于构建自然参数的置信区间和 p 值，并使用高维线性回归问题和一个高通量基因组数据集进行测试。

Jun, 2013

本研究提出了一种在高维线性模型中测试线性假设的方法，可以不对模型的大小（即模型的稀疏性或表示假设的加载向量）进行任何限制，并通过测试与新设计的重组回归模型相关的时刻条件来实现。

Oct, 2016

本文探讨了在高维情况下使用 Lasso 估计器进行线性回归分析中，单个回归系数的 p-value 计算问题，证明了随机设计矩阵的问题可通过解偏差的 Lasso 估计器获得计算解，最后通过统计物理中的 Replica heuristics，推导出普遍高斯设计的标准分布极限。

Jan, 2013

本文提出了一种针对高维数据中低维度参数的统计推断方法，重点在于构建线性回归模型中单个系数和多个系数的线性组合的置信区间，提出的估计器在趋于无穷时渐近正态，其有限维协方差矩阵的一致估计器满足充分条件，模拟结果证明了置信区间的覆盖概率准确性，强烈支持理论结果。

Oct, 2011

针对高维线性回归模型的参数拟合问题，考虑基于 Lasso 惩罚的最小二乘估计器的置信区间和 p 值的构造及去偏的版本，进一步在随机设计模型的情形下进行研究，并提出了更优的平均检测功率的分析结果。

Nov, 2013

在高维情形下考虑了检验两个多元正态分布均值差异的统计假设检验问题，其中引入了投影方法和 Hotelling T^2 统计量，并针对高维条件下的渐近推理，概述了测试的渐近功效函数以及通往提高其他最先进测试功效的充分条件，最后通过基于 ROC 曲线的实验，验证了该检验方法在高维数据中区分肿瘤数据种类时的优良性能。

Aug, 2011

本文提出了一种面向高维数据的双样本均值检验方法，适用于大数据维度和小样本量的情况，并且无需显式地指定数据维度与样本量之间的条件，具有很大的灵活性。该方法可以用于检验基因集的显著性，有望在白血病数据的实证研究中获得应用。

Feb, 2010

本研究证明在逻辑回归模型中，当样本量和自变量个数的比例变大时，MLE 的偏差和方差均远大于经典预测所得，常用的 LRT 也未能满足卡方分布，因此现有的软件包所得出的推论是不可靠的。

Mar, 2018

该论文提出了一种用于高维模型中单个或低维组件的置信区间和统计检验的一般方法，可轻松调整用于考虑测试之间的依赖关系。该方法还自然地扩展到具有凸损失函数的广义线性模型。

Mar, 2013

本文评述了一些最近为高维多项分布提出的假设检验方法，并且指出了通过采取 minimax 的视角可以自然地得到强有力且实用的检验。

Dec, 2017