局部线性拟合和截面核方法在非参数及半参数建模中是非常有用的工具．然而，当响应变量或协变量缺失时，在统计推断中需要发展这两种方法．本文通过改进这两种估计方法研究了缺失数据下一类半参数回归模型中兴趣参数的估计问题，这些模型包括：广义部分线性模型、广义变系数模型和半参变系数模型．本文所分析的数据有协变量随机缺失和响应变量随机缺失两种． 本文主要做了如下几个方面的工作： 第一，在响应变量随机缺失下，综合局部线性拟似然方法、完整个体方法和借补缺失值的借补方法，构造了缺失数据广义变系数模型中非参数系数函数的拟似然估计，证明了估计量的渐近正态性，并利用模拟比较其有限样本性质．另外，本文还利用借补方法及倾向得分加权借补方法构造了响应变量均值的借补估计，并研究了估计量的渐近性质，由研究结果可知函数系数的两个拟似然估计具有相同的渐近方差．模拟研究演示了它们的有限样本性质．当利用交叉核实法分别选取两个估计的窗宽时，模拟结果显示模型的借补估计优于完整个体估计，响应变量均值的借补估计要比加权借补估计稳定． 第二，研究了缺失数据下广义部分线性模型中非参数分量和参数分量的估计方法．在响应变量随机缺失下，首先利用非参数局部线性拟似然方法和完整个体方法对广义部分线性模型中非参数分量和参数分量进行估计，然后将非参数回归函数用它的估计量替代，求得参数部分的拟似然估计，由此可得到模型的完整个体估计．用此估计填补缺失的响应值，再利用完全数据的拟似然方法，得到模型中参数分量和非参数分量的借补拟似然估计．证明了所提出的估计量都具有渐近正态性．此外还利用借补方法及倾向得分加权借补方法构造了响应变量均值的借补估计．另外当协变量随机缺失时，利用逆选取概率加权估计方法研究了广义部分线性模型的估计问题．研究结果发展了局部线性估计方法．模拟研究表明在响应变量随机缺失下，模型的借补估计优于完整数据估计，响应变量均值的借补估计要比加权借补估计稳定．当协变量随机缺失时，模型的加权估计要比完整个体估计有效． 第三，研究了半参数变系数模型．在响应变量随机缺失条件下，综合截面核估计方法、完整个体估计方法、借补缺失值的借补估计方法以及局部线性估计方法，构造了缺失数据半参数变系数部分线性模型中参数分量和非参数系数函数的截面核估计，构造了响应变量均值的借补估计，证明了所提出的估计具有渐近正态性．模拟研究显示模型的借补估计优于完整个体估计，响应变量均值的借补估计要比加权借补估计稳定． 第四，研究了具有不可忽略纵向退出的半参变系数混合模型．借鉴纵向变系数模型的两步估计方法及半参变系数模型截面核方法，分别在退出时间为离散和连续两种情形下，提出了模型中有关参数的估计方法．在广义半参数变系数线性混合模型的一般框架下，结合拟似然方法、局部线性方法和EM算法的思想来估计模型中的未知参数和非参数系数函数． 本文特点如下： (1)在响应变量随机缺失时，利用回归填补方法和完全数据的拟似然方法构造了一类半参数模型中未知参数和非参数分量的估计．与一般的独立同分布样本不同，由借补方法得到的完全数据是不独立的，因此在研究借补估计的渐近性质时存在一定的难度，本文的研究结果发展了缺失数据下半参数模型的统计方法． (2)当协变量随机缺失时，利用逆选取概率加权法和拟似然方法研究了广义部分线性模型中参数与非参数分量的估计问题．因为协变量的缺失与响应变量的取值有关，仅对完整个体应用拟似然方法无法得到模型中参数与非参数分量的相合估计．而以选取概率的逆为权重的加权拟似然是完全数据拟似然的无偏估计．当选取概率用它的估计量代替时，相应的加权拟似然是完全数据拟似然的渐近无偏估计，由此可得到模型中参数与非参数分量的相合估计．由模拟结果可知，加权估计要比完整个体估计更有效． (3)提出了半参数模型的非参数分量的两个估计，即完整个体估计和借补估计．估计量中使用不同的窗宽，这使得借补估计的偏差减少．当利用数据驱动窗宽时，方差也会更小．从而利用交叉核实方法分别选取窗宽，可使借补估计更有效，并在模拟中给出了相应的解释． (4)通过研究发现响应变量的均值借补估计要比加权借补估计更稳定．这是因为当响应变量缺失时选取概率的逆大于1，使得加权借补估计中的权重取负值，另外还由于选取概率的核估计可能会遇到维数的灾祸问题． (5)在研究具有不可忽略纵向退出的半参数变系数混合模型且退出时间离散取值时，将原模型化为几个子模型来处理，克服了由于参数过多而容易引起的多重共线性问题；当退出时间连续取值时，利用截面核方法估计模型中参数与非参数分量．这些结果都是全新的．