Vi föreslår en metod för att konstruera p-värden för generella hypoteser i en högdimensionell linjär modell. Hypoteserna kan vara lokala för att testa en enda regressionsparameter eller de kan vara mer globala med flera upp till alla parametrar. Dessutom, när vi överväger många hypoteser, visar vi hur man justerar för flera tester med hänsyn till beroendet bland p-värdena. Vår teknik är baserad på Ridge-uppskattning med ytterligare en korrektionstid på grund av en betydande projektionsfördel i höga dimensioner. Vi visar en stark felkontroll för våra p-värden och ger tillräckliga villkor för detektion: för det första gör vi inga antaganden om storleken på de verkliga underliggande regressionskoefficienterna, medan vårt förfarande kanske inte är optimalt när det gäller kraft. Vi demonstrerar metoden i simulerade exempel och en verklig dataapplikation.
REF konstruerar p-värden för koefficienter i högdimensionella regressionsmodeller, med början i åsuppskattning och sedan med en snedkorrigeringsterm som använder lasso.
Statistical significance in high-dimensional linear models
{'venue': 'Bernoulli 2013, Vol. 19, No. 4, 1212-1242', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}