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为有效解决误差为重尾分布的高维线性回归模型的参数估计问题,提出一种新的参数估计方法,将一种“对数-指数-和”型的惩罚项与最小一乘估计相结合,在参数估计过程中能够自适应地调整各系数的惩罚权重,使参数估计结果更加准确稳定.对该方法进行数值实验测试,并选择同类型的几种参数估计方法进行对比,结果证明了该参数估计方法的有效性.