LASSO扩展：利用非零系数个数检验全局模型假设

本文提出一种基于LASSO方法的检验过程，用于检验响应变量与$p$个预测变量之间无依赖的全局原假设，其中可用$n$个观测且$n < p$。所提过程类似于线性模型的F检验，其基于解释方差与未解释方差之比评估显著性。然而，F检验不适用于$p \geq n$的模型。这一局限源于当$p \geq n$时未解释方差为零，从而F统计量无法再计算。相比之下，所提LASSO方法的扩展通过适当指定正则化参数后，使用LASSO模型中非零系数的个数作为检验统计量，克服了该局限。该方法可对少至$n = 40$个观测的高维数据集进行可靠分析。方法的性能通过功效研究进行了检验。