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传统函数型回归模型变量选择方法,忽略了对稀疏函数型数据的讨论.提出了稀疏函数型数据情形下函数型回归模型的变量选择方法,基于条件期望对稀疏函数型自变量进行函数型主成分分析,并以估计的正交特征函数作为基函数对模型进行展开.这种方法可以有效解决对稀疏函数型变量的选择.作为实证分析,选取2002年到2011年全国34个气象观测站的年降水量,月度平均气温,光照时长,湿度,最高气温和最低气温数据,分别比较讨论了密集和稀疏情形下,原始样本和Bootstrap样本的函数型回归模型变量选择的结果,结果显示新方法具有较好的选择效果.