阿德尔·坎马德；安德里亚·蒙塔纳里 高维回归的置信区间和假设检验。 （英语） Zbl 1319.62145号 J.马赫。学习。物件。 15, 2869-2909 (2014). 摘要：拟合高维统计模型通常需要使用非线性参数估计程序。因此，通常不可能获得参数估计的概率分布的准确特征。这反过来意味着量化不确定性与某个参数估计相关。具体地说，对于计算不确定性和统计显著性的经典度量值作为这些模型的置信区间或（p）值，没有普遍接受的程序。我们在这里考虑高维线性回归问题，并提出了一种构造置信区间和（p）-值的有效算法。由此产生的置信区间几乎具有最佳大小。当测试某个参数正在消失的零假设时，我们的方法具有近乎最佳的能力。我们的方法基于构造正则化M-估计量的“去偏倚”版本。新结构比该领域最近的工作有所改进，因为它在设计矩阵上没有假定特殊的结构。我们在合成数据和由Bühlmann等人公开提供的关于核黄素生成率的高通量基因组数据集上测试了我们的方法。 引用于1审查引用于234文件 MSC公司： 62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索） 2012年12月62日 参数估计量的渐近性质 62层25 参数公差和置信区域 第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 92D10型 遗传学和表观遗传学 关键词：测试；置信区间；拉索；高维模型；估计量的偏差 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Javanmard}和\textit{A.Montanari}，J.Mach。学习。第15号决议，2869--2909（2014年；Zbl 1319.62145） 全文： arXiv公司 链接