1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
一、 前言部分：要解释清楚变量选择产生的背景及其常用方法。
分析该模型时会遇到了什么困难，如何解决。
给出国内外最新进展情况。
2. 参考文献（不低于12篇）
1. 王大荣, 张忠占. 线性回归模型中变量选择方法综述[J]. 数理统计与管理, 2010, 29(4):615-627.2. 李树军, 纪宏金. 对应聚类分析与变量选择[J]. 地球物理学进展, 2005, 20(3):694-697.3. 汪建均, 马义中. 结合GLM与因子效应原则的贝叶斯变量选择方法[J]. 系统工程理论与实践, 2013, 33(8):1975-1983.4 胡晓娟. Lasso方法和贝叶斯集成方法在乳腺癌的基因表达方面的生存分析[D]. 山西医科大学, 2014.5 李佳蓓, 朱永忠, 王明刚. 贝叶斯变量选择及模型平均的研究[J]. 统计与信息论坛, 2015(8):20-24.6.汪建均, 马义中. 基于GLM的贝叶斯变量与模型选择[J]. 管理科学学报, 2012, 15(8):24-33.7. George E I. and McCulloch R. E. (1993). Variable selelction via Gibbs sampling[J]. JASA, 88,881-889.8. George E I. and McCulloch R. E. (1997). Variable selelction via Gibbs sampling[J]. Statist. Sinica, 7,339-373.9. Tadesse M G, Sha N and Vannucci M (2005). Bayesian variable selection in clustering high-dimensional data[J]. JASA. 100, 602-617.10. Brown P J. Vannucci M and FearnT. (1998). Multivariate Bayesian variable selection and prediction[J]. JRSSB, 60, 627-641.11.李云仙, 王学仁. 带有有序变量的结构方程模型中的模型选择[J]. 统计与决策, 2011(14):15-18.
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