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1. 研究目的与意义
目的：对各种信息准则进行分析，并应用于因子分析模型变量选择
意义：培养分析数据、建立模型和解决实际问题的能力。
2. 国内外研究现状分析
lops and wert(2004)在评价线性因子模型时应用了aic、bic、partly sanger等技术对因子维数作了选择。他们主要工作仅局限于线性因子变量模型，而且是对边际似然计算作了归纳和总结。
lee(2007)在一般情形下对潜变量模型作了模型比较，主要工作是基于partly-sang等技术。
peide shi 对aic准则进行了推广，提出了aicc，并应用于线性模型的变量选择。
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3. 研究的基本内容与计划
内容：（1）各种准则的分析
（2）模型的描述；
（3）模型变量根据准则进行选择
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4. 研究创新点
将AIC、BIC、AICC、DIC等多种准则应用于因子分析模型变量的选择，得出在不同准则下变量选择的依据，从而更好在实际中发挥应用。
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