Analys av data med hög dimension syftar ofta till att identifiera en delmängd av viktiga egenskaper och bedöma deras effekter på resultatet. Traditionella statistiska slutledningsförfaranden baserade på standard regressionsmetoder misslyckas ofta i närvaro av högdimensionella egenskaper. Under de senaste åren har legaliseringsmetoder framträtt som lovande verktyg för att analysera data med hög dimension. Dessa metoder väljer samtidigt viktiga funktioner ad ger stabil uppskattning av deras effekter. Adaptiv LASSO och SCAD ger till exempel konsekventa och asymptotiskt normala uppskattningar med orakelegenskaper. I finita prover är det dock fortfarande svårt att få fram intervalluppskattningar för regressionsparametrarna. I detta dokument föreslår vi perturbation omsampling baserade förfaranden för att ungefärlig fördelning av en allmän klass av bestraffade parameteruppskattningar. Vårt förslag, som motiveras av asymptotisk teori, är ett enkelt sätt att uppskatta covariansmatrisen och förtroenderegionerna. Genom finita provsimuleringar verifierar vi denna metods förmåga att ge exakta slutsatser och jämföra den med andra allmänt använda standardavvikelser och konfidensintervallsberäkningar. Vi illustrerar också våra förslag med en datauppsättning som används för att studera sambandet mellan hiv-läkemedelsresistens och ett stort antal genetiska mutationer.
REF använder perturbation omsampling-baserade förfaranden för att ungefärlig fördelning av en allmän klass av bestraffade parameteruppskattningar.