1.在贝叶斯经验似然理论及其应用研究中，对于高维、复杂删失数据下线性回归模型、半参数回归模型、转换模型的贝叶斯经验似然的统计推断，拓宽了贝叶斯经验似然方法的理论和应用研究思路。2.在高维贝叶斯变量选择的研究中，构造删失数据下的线性模型的似然函数，构造了现状数据下的比例风险模型的似然函数，并进行贝叶斯变量选择，最后应用于医疗、经济等数据中。3. 贝叶斯理论探讨动态分位数回归模型的求解问题，基于贝叶斯变量选择相关理论求解模型稀疏性问题。