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本文主要研究了ALASSO方法在对比例危险率模型和比例优势模型做变量选择时可以改进的地方，本文在ALASSO惩罚项权重τ的选择上提出了新的方案，并且根据本文具体模拟数据针对比例危险率模型的估计进行了讨论和改进.另外，在已知的ALASSO方法对比例优势模型做变量选择时，是利用了极大化边际似然函数的方法，但模拟中对边际似然做积分估计时是基于均匀分布进行随机选点的，往往会出现估值不稳、计算速度较慢的现象.本文主要是利用数论选点的方法对其进行改进，同时本文利用改进的方法分别对两个模型的变量选择做了模拟，结果显示改进的效果明显.