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在生存分析和可靠性研究中经常出现现行状态数据，它是区间删失型数据中的一种，指的是某个连续性响应变量不可直接观测，而只能观测到另外一个可观测变量，以及二者之间的大小关系。本文研究在现行状态数据情形下部分线性模型中参数估计问题，对此我们提出了一种Sieve最小二乘估计，并研究了其大样本性质。在一些正则条件下，我们证明该估计具有强相合性，参数部分估计是渐近正态的，并且非参数函数的估计达到了最优弱收敛速度。最后我们通过模拟研究和医学白内障实际数据分析探讨了该估计在中小样本量下的效果，并与Sieve极大似然估计做了比较。