TL;DR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。
Abstract
We consider the problem of fitting the parameters of a high-dimensional
linear regression model. In the regime where the number of parameters $p$ is
comparable to or exceeds the sample size $n$, a successful approach uses an
$\ell_1$-penalized least squares estimator, known as Lasso. U
本研究提出了一种方法，可以在高维线性模型中构建一般假设的 p 值。该方法可用于测试单个回归参数或涉及多个甚至所有参数的假设，同时考虑到 p 值之间的依赖关系，进行多重比较校正。该技术基于 Ridge 估计和在高维度中的投影偏差上增加的修正项，我们证明了我们的 p 值具有强大的误差控制，并提供了充分的检测条件，同时在模拟实例和真实数据应用中演示了该方法。