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我使用套索方法进行了特征选择，并使用了协方差测试covTest::covTest来检索 p.values。我借用一个例子covTest：

require(lars)
require(covTest)
set.seed(1234)
x=matrix(rnorm(100*10),ncol=10)
x=scale(x,TRUE,TRUE)/sqrt(99)
beta=c(4,rep(0,9))
y=x%*%beta+.4*rnorm(100)

a=lars(x,y)
covTest(a,x,y)
$results
 Predictor_Number Drop_in_covariance P-value
                1           105.7307  0.0000
                6             0.9377  0.3953
               10             0.2270  0.7974
                3             0.0689  0.9334
                7             0.1144  0.8921
                2             0.0509  0.9504
                9             0.0508  0.9505
                8             0.0006  0.9994
                4             0.1190  0.8880
                5             0.0013  0.9987

$sigma
[1] 0.3705

$null.dist
[1] "F(2,90)

covTest 的结果显示了热门​​特征的 p 值。我的问题是如何检索这些特征的系数，例如预测器 1 及其Std.err和的系数95%CI。我会将这些估计值与glm.

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