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有限混合模型属于半参数模型中的一种，被广泛地用于描述具有不同混合成分的混合数据，该模型提供了一种用简单的概率密度函数模拟复杂的概率密度函数的有效的统计方法。在有限混合模型的讨论中，阶数估计是个最基本而又富有挑战的问题。一个混合模型，在极大似然估计的方法下估计出来阶数一般都过高，此为过度拟合。这时我们需要加上一些惩罚项，本文提出来了一种新的有限混合模型次数估计方法BIC-MPLE法，这种方法合并了两种现存的方法，集优点于一身，大大降低了第一类和第二类过度拟合。但是这种方法也不会因为抵制过度拟合而把阶数故意估计地过低。在阶数估计时，它具有相合性。