| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 模型的几种参数估计方法 | 第8-12页 |
| 1.1 最小二乘估计方法 | 第8页 |
| 1.2 最小绝对偏差方法 | 第8-9页 |
| 1.3 相对误差方法 | 第9-12页 |
| 2 模型的变量选择 | 第12-18页 |
| 2.1 最优子集选择法 | 第12-14页 |
| 2.1.1 基于信息论的准则 | 第12-13页 |
| 2.1.2 基于 Bayes 方法的准则（BIC） | 第13页 |
| 2.1.3 基于预测误差的准则 | 第13-14页 |
| 2.2 压缩系数方法 | 第14-18页 |
| 2.2.1 Bridge 方法 | 第14页 |
| 2.2.2 Lasso 方法 | 第14-15页 |
| 2.2.3 SCAD 方法 | 第15页 |
| 2.2.4 Adaptive Lasso 方法 | 第15-18页 |
| 3 基于 LARE 准则的变量选择 | 第18-26页 |
| 3.1 LARE 准则和其估计的渐进性质 | 第18-19页 |
| 3.2 基于 LARE 准则的 Adaptive Lasso 估计及其 Oracle 性质 | 第19-22页 |
| 3.3 基于 LARE 准则的 SCAD 估计及其 Oracle 性质 | 第22-26页 |
| 4 数值模拟 | 第26-28页 |
| 4.1 调整参数的选取以及算法 | 第26页 |
| 4.2 模拟实例 | 第26-28页 |
| 5 推广和拓展 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-32页 |
| 附录A：程序1 | 第32-38页 |
| 附录B：程序2 | 第38-41页 |
| 附录C： | 第41-43页 |
