随着近年来大数据相关技术的兴起,数据收集技术的进一步的发展,高维数据大量出现在自然科学、生物医药、信息科学等领域。处理高维数据时,变量选择是一种行之有效的方法,能够减少无关变量的影响从而达到降低维度的效果。在众多变量选择方法中,Elastic Net方法可以高效处理带有强相关变量组的高维数据,得到可靠的参数估计。因此,Elastic Net方法的相关研究在统计学领域中得到很大的关注。针对如何改进Elastic Net方法这个问题,本文提出了一种新的改进方法,即基于先验信息的Elastic Net方法。具体而言,借助稀疏框架将先验信息融入到Elastic Net模型中,从而提高模型的拟合效果。本文在给出该方法的定义之后,在理论层面上给出了相应的求解算法,并证明了基于先验信息的Elastic Net方法同样具有组效应性质。之后通过多组数值模拟表明基于先验信息的Elastic Net较于Elastic Net方法有着更好的稳定性和精确度。针对基于先验信息的Elastic Net方法的应用问题,本文考虑将基于先验信息的Elastic Net方法应用于缺失数据领域。常规的缺失数据处理方法在处理缺失比率较大的缺失数据时一般不能起到良好的效果。本文提出的基于先验信息的Elastic Net方法能够为其提供另外一种思路。首先从存在缺失现象的样本中提取先验信息,之后再利用这些先验信息来提高模型的拟合效果。本文最后分别在模拟数据以及真实数据上进行实验,结果表明基于先验信息的Elastic Net方法确实能够利用从缺失数据中提取的先验信息来提升模型效果。