Exact post-selection inference with the lasso
Exact post-selection inference with the lasso
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DOI：
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发表时间：
2013-11
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Lee;Dennis L. Sun;Yuekai Sun;Jonathan E. Taylor
中科院分区：
文献类型：
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作者：
J. Lee;Dennis L. Sun;Yuekai Sun;Jonathan E. Taylor
我们开发了一个使用套索进行选择后推理的框架。我们框架的核心是表征截断正态随机变量的线性组合/对比的精确（非渐近）分布的结果。这一结果使我们能够 (i) 获得用于解释选择过程的所选系数的诚实置信区间，以及 (ii) 设计一个检验统计量，当所有相关变量都已包含在模型中时，该检验统计量具有精确的（非渐近）Unif(0,1) 分布。
We develop a framework for post-selection inference with the lasso. At the core of our framework is a result that characterizes the exact (non-asymptotic) distribution of linear combinations/contrasts of truncated normal random variables. This result allows us to (i) obtain honest confidence intervals for the selected coefficients that account for the selection procedure, and (ii) devise a test statistic that has an exact (non-asymptotic) Unif(0,1) distribution when all relevant variables have been included in the model.