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On asymptotically optimal confidence regions and tests for high-dimensional models

Sara van de Geer · Peter Bühlmann · Ya’acov Ritov · Ruben Dezeure刊期 2014-06-01 · 卷 42（3）The Annals of Statistics已编入正刊

高维模型中渐近最优的置信区域与检验AI 解读

We propose a general method for constructing confidence intervals and statistical tests for single or low-dimensional components of a large parameter vector in a high-dimensional model. It can be easily adjusted for multiplicity taking dependence among tests into account. For linear models, our method is essentially the same as in Zhang and Zhang [J. R. Stat. Soc. Ser. B Stat. Methodol. 76 (2014) 217–242]: we analyze its asymptotic properties and establish its asymptotic…

高维与机器学习半参数与效率
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