一般来讲,在统计分析中有两种估计方法,一种是参数方法,另外一种是非参数方法。比如我们经常遇到的线性模型中的参数的最小二乘估计就属于参数方法,而对未知函数的估计通常采用的是非参方法。本文则是对两种估计方法的综合应用。　　 本文所研究的对象是具有变换系数的半参部分线性模型的估计,其基本思想是分别对其中含有的变换系数、回归参数和未知函数给出估计,然后再给出相应的渐近性质。在给出估计的过程中,先假定变换系数、回归参数给定,利用非参数估汁方法给出未知函数的估计,然后利用最小二乘原则给出未知参数的估计。在给出这些估计后,利用profile似然估计给出变换系数的估计,进而研究其性质,进一步得出回归参数估计、未知函数估计的相关性质。最后,给出小样本情况下一个具体例子进行模拟。