In the framework of linear regression, interest usually lies in discovering relevant predictor variables and assessing statistical significance. However, many challenges arise in high-dimensional settings, where the number of variables is potentially much larger than the sample size. Different methods have been proposed in literature to obtain error control and significance [1]}, [2]}, [3]}, [4]}, [5]}, [6]}, [7]}; for a review, see [8]}.

В рамках линейной регрессии обычно интерес представляет поиск соответствующих предикторных переменных и оценка статистической значимости. Однако в условиях высокой размерности возникает множество проблем, когда количество переменных может быть значительно больше объема выборки. В литературе были предложены различные методы для обеспечения контроля ошибки и статистической значимости [1]}, [2]}, [3]}, [4]}, [5]}, [6]}, [7]}; для обзора см. [8]}.