在—系列事件的统计分析,或者一个可修系统连续操作时间的模型中,考虑到在一段时间内很多系统都可以维持在相同的状态,梁小林基于分阶段退化的思想提出了更新几何过程.更新几何过程比更新过程和几何过程更接近实际,具有广泛的应用性.本文在现有更新几何过程理论研究的基础上,主要作了如下工作:首先,基于更新几何过程的概念与概率统计理论,提出了两条重要的定理,从而得到了更新几何过程的检验方法.对于一个确定的更新几何过程,构建了其条件线性回归模型;其次,结合变点检测对条件线性模型分两步进行参数估计,并简要分析了部分参数的性质.同时,通过数值模拟,验证了更新几何过程检验方法及该参数估计方法的有效性;然后,利用Lasso类方法可以同时进行变量选择和参数估计的特点,构造适当的辅助变量,对原线性模型进行转化,变成了 Lasso类问题,将基于变点检测分两步的参数估计合二为一.通过对比Lasso和Adaptive Lasso方法的数值模拟结果,得出两种方法都可用于更新几何过程的参数估计,但Adaptive Lasso方法效果更优;最后,运用上述两种方法来进行实证研究,并比较了更新几何过程、几何过程与更新过程的拟合效果.实际数据分析结果表明,基于变点检测的更新几何过程比其他模型的拟合效果更好.