想象你把同一批数据反复分组，每次都做一次判断，最后却要在无数候选答案上逐点核对，才能圈出可信范围。交叉拟合——轮换数据的训练与评估角色——就会遇到这种麻烦：它产生多组共享数据、彼此相关的 P 值。P 值越小，数据越不支持原先假设；把多组 P 值合并后，通常还得扫描参数网格，才能反推出置信域，也就是未被检验排除的候选参数集合。
Yaohui Lin 的工作表明，一类由“阶梯式校准器”构造的合并规则，可以跳过网格：只需取若干明确置信水平下、各次切分已经给出的区域，再通过有限层投票和集合运算，直接得到精确置信域。论文还给出自适应多分位数投票，不必事先押定单一排序阈值；即使各 P 值存在任意依赖，也保留有限样本有效性。作者的模拟与真实回归示例显示，这套方法比网格反演明显节省运行时间，并避免网格离散带来的近似误差；具体收益仍取决于原流程能否高效提供各次切分的区域。