در این مقاله به بحث انتخاب متغیر با رویکردی جدید در آمیزه‌ای متناهی از مدل‌های رگرسیونی نیم‌پارامتری پرداخته می‌شود، به گونه‌ای که داده‌ها از توزیع پواسون تبعیت می‌کنند. اما دو عامل بیش‌پراکندگی و صفرهای بیش از حد به دلیل استفاده از توزیع پواسون می‌تواند تاثیر زیادی بر انتخاب متغیر و براورد پارامترها داشته باشند. در واقع براورد پارامترها در بخش پارامتری مدل رگرسیونی نیم‌پارامتری با استفاده از رویکرد درستنمایی تاوانیده انجام می‌پذیرد و در بخش ناپارامتری پس از تقریب موضعی تابع ناپارامتری با استفاده از بسط تیلور، محاسبات در حضور براورد ضرایب پارامتری انجام می‌گیرد. استفاده از رویکرد جدید در این مقاله باعث شده است تا موانع در انتخاب درست متغیرها برطرف گردد. در این مقاله علاوه بر ارائه تئوری‌های مربوطه، در بخش شبیه‌سازی داده‌ها نیز دو موضوع بیش پراکندگی و صفرهای بیش از حد مورد توجه قرار می‌گیرد و استفاده از روش EM در براورد پارامترها منجر به افزایش دقت در نتیجه شده است.