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模型选择的方法已经成功地应用到假设检验中，成为一种新的假设检验方法.特别地，Fan and Peng(2004)成功地将SCAD方法和似然比检验结合起来，在一定的正则性条件之下，证明了当p=o(n1/5)时，惩罚似然比仍然渐近服从x2分布. 由于实际应用中很难满足p=o(n1/5)这一条件，因此本文试图消除这个约束条件.我们的基本思路是首先用LASSO，SCAD或MCP选择模型s，然后将待检验的变量s1添加到所选出的模型s中，最后在新的模型s∪s1中用通常的似然比检验的方法考虑变量s1的假设检验问题.数值结果也表明我们的方法是令人满意的.