约束条件下的模型选择及相关问题的研究

本项目主要研究约束条件下的模型选择问题，该问题在药物临床试验、基因表达数据分析、教育心理、可靠性等领域的理论研究和实际应用中具有十分重要的意义，是统计学研究的前沿问题之一。虽然目前该领域取得一些成果，但由于在研究方法的限制，该领域的研究一直停滞不前，如何结合实际应用背景，采取新的研究方法使得该方向的研究取得更大的突破，是本项目追求的目标，这无论在理论上还是在实际应用中都具有十分重要的意义。本项目拟研究的内容，是模型选择理论中的核心问题之一。具体研究内容是为了克服已有准则的缺陷，给出新的信息准则，在此基础上，给出分布未知时，不等式约束条件下的信息准则，并讨论准则的性质。最后，应用到具体的实际问题中去。本项目的研究可以通过提出新方法、获得新结果来丰富模型选择理论，填补模型选择理论的空白。同时，又为实际应用提供理论依据和指导。