随着科学技术的不断发展,高维统计方法已经在生物、经济、医学等多个领域得到广泛应用。其中高维精度矩阵作为衡量图模型中变量间的条件相依性的一种有效工具也越来越得到人们的关注。尽管目前相关的文献迅速发展,但是如何发展具有可扩展性且推断高效的高维精度矩阵推断方法仍然没有得到解决。在这篇文章中,我们提出了一种新的推断方法—图限制投影推断方法(Graphical Constrained Projection Inference,简记为GCPI),来检验精度矩阵中的单个元素。具体的,本文提出的检验统计量是基于由某些变量筛选过程所产生的限制投影空间构造的,因此结合了变量筛选和限制投影两者各自的优势,享有可扩展性和不需要大量调节正则化参数的优势。与现有的方法相比,该方法在高维情况下计算效率更高且具有很好的准确性和稳健性。理论上,本文证明了新的推断方法以趋于1的概率可以达到精确推断,因此有着更好的有限样本行为。此外,本文的方法可以达到第一类错误和平均功效的折衷,有着良好的可靠性保证。模拟结果显示,相较于现有几种流行的精度矩阵推断方法,本文方法具有明显优势。在本文实证部分,本文还基于贝宝企业实际销售数据,将本文方法和几种目前流行的机器学习方法相结合建立预测模型,预测结果显示,结合本文方法的销量预测模型能够极大的提高预测准确率,进而便于企业提前做出生产经营安排。