【摘 要】
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变量选择是建立广义线性模型的基础．为了选择变量，本文提出了一种惩罚拟似然方法．这种方法不需要知道数据的分布，而只要求知道数据的一二阶矩．在统计推断过程中，此方法同时进行变量
【基金项目】
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国家自然科学基金(10371059);山东省自然科学基金(Y2006A13)
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变量选择是建立广义线性模型的基础．为了选择变量，本文提出了一种惩罚拟似然方法．这种方法不需要知道数据的分布，而只要求知道数据的一二阶矩．在统计推断过程中，此方法同时进行变量选择和参数估计，得到估计具有Oracle性质，并是渐近有效的．同时，本文定义了一种后验拟似然，于是，选择变量的过程就是一个比较拟后验密度的过程．特别的，对于线性模型，比较拟后验密度就等价于比较惩罚残差平方和．
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