變數選取方法已經成為各領域在處理多維度資料的工具。Zhou與Hwang在2005年，為了改善James-Stein positive part估計量(JS+)只能在完全模型(full model)與原始模型(origin model)兩者去做挑選，建立了具有Minimax性質同時加上門檻值的估計量，即James-Stein with Threshoding positive part估計量(JSWT+)。由於JSWT+估計量具有門檻值，使得此估計量可以在完全模型與其線性子集下做變數選取。我們想進一步了解如果將JSWT+估計量應用於線性迴歸分析時，藉由JSWT+估計具有門檻值的性質去做變數選取的效果如何？本文目的即是利用JSWT+估計量具有門檻值的性質，建立JSWT+估計量應用於線性迴歸模型變數挑選的流程。建立模擬資料分析，以可同時做係數壓縮及變數選取的LASSO方法與我們所提出JSWT+變數選取的流程去比較係數路徑及變數選取時差異比較，最後將我們提出JSWT+變數選取的流程對實際資料攝護腺癌資料(Tibshirani，1996)做變數挑選。則當考慮解釋變數個數小於樣本個數情況下，JSWT+與LASSO在變數選取的比較結果顯示，JSWT+表現的比較好，且可直接得到估計量的理想參數。