非参数回归是统计学中研究的热点问题,在回归函数的估计中常用的方法有小波估计法、核估计法、样条估计法.当误差为独立情形时,其研究结果非常丰富.但在实际应用中,误差一般不满足独立条件.当误差为相依序列时,对回归函数估计的渐近性质的研究是一个值得探讨的问题.而固定设计模型是一种在医学、生物学、经济学等学科领域应用十分广泛的非参数统计模型.本文利用小波估计和核估计的方法,在误差为不同相依序列情形下,探讨了回归函数的非参数估计的渐近性质.首先,利用小波估计的方法探讨了α-混合序列固定设计模型的渐近正态性;其次,对于PA序列固定设计模型的一致渐近正态性,利用核估计的方法在合适的条件下,得到了其收敛速度为O(n^-1/6);然后,在LNQD序列线性过程误差下,利用小波的方法对固定设计模型的Berry-Esseen界进行了探讨,在合适的条件下,得到了其收敛速度为O(n^-1/6);最后,当线性过程误差为φ-混合序列时,探讨了固定设计模型核估计的Berry-Esseen界,在合适的条件下,得到了其收敛速度为O(n^-1/6).