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在温和条件下,针对具有独立响应变量广义加权线性模型参数的极大似然估计,文章研究了其重对数律(LIL)及模型选择的强相合性.应用LIL推导了经验似然函数与真实似然函数之差的渐近界限;同时利用构建的LIL证明了基于模型选择准则惩罚对数似然的强相合性.给定某些正则条件,证明了惩罚项随模型维数增加且其阶数高于O(log log n)而低于O(n)时,模型选择准则几乎必然选择最简单正确模型.