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High-dimensional Statistical Inference and Variable Selection Using Sufficient Dimension Association

Shangyuan Ye · Shauna Rakshe · Ye Liang首次提交 2024-10-24 · 修订 2025-09-17 · v2arXiv预印本

Simultaneous variable selection and statistical inference is challenging in high-dimensional data analysis. Most existing post-selection inference methods require explicitly specified regression models, which are often linear, as well as sparsity in the regression model. The performance of such procedures can be poor under either misspecified nonlinear models or a violation of the sparsity assumption. In this paper, we propose a sufficient dimension association (SDA)…

正则化与变量选择多重检验与同时推断

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-16

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