| 中文摘要 | 第4-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第12-24页 |
| 1.1 文献综述 | 第12-15页 |
| 1.2 预备知识 | 第15-23页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第23-24页 |
| 第二章 一种新的信息准则—bAICc | 第24-44页 |
| 2.1 AICc的缺点与优点 | 第24-30页 |
| 2.2 一种新的信息准则—bAICc | 第30-31页 |
| 2.3 bAICc准则中最佳分块样本容量的研究 | 第31-37页 |
| 2.4 bAICc的相合性 | 第37-42页 |
| 2.5 bAICc方法的总结 | 第42-44页 |
| 第三章 数值模拟 | 第44-64页 |
| 3.1 固定回归系数情况下p个备选模型选择的模拟研究 | 第45-53页 |
| 3.1.1 线性回归模型的变量选择 | 第45-48页 |
| 3.1.2 二项回归模型的变量选择 | 第48-50页 |
| 3.1.3 泊松回归模型的变量选择 | 第50页 |
| 3.1.4 伽玛回归模型的变量选择 | 第50-53页 |
| 3.2 随机回归系数情况下2(?)? 1个备选模型选择的模拟研究 | 第53-59页 |
| 3.2.1 线性回归模型的变量选择 | 第54-55页 |
| 3.2.2 二项回归模型的变量选择 | 第55-56页 |
| 3.2.3 泊松回归模型的变量选择 | 第56-57页 |
| 3.2.4 伽玛回归模型的变量选择 | 第57-59页 |
| 3.3 分块思想结合BIC方法与bAICc的对比研究 | 第59-64页 |
| 第四章 实证分析 | 第64-74页 |
| 4.1 婴儿出生率数据分析 | 第64-67页 |
| 4.2 蜗牛死亡率数据分析 | 第67-69页 |
| 4.3 鱼类寄生虫感染数据分析 | 第69-74页 |
| 第五章 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-84页 |
| 作者简介及科研成果 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
