过去几十年里,函数型数据分析受到越来越多的重视,这些数据的每一个个体或试验单元都可以近似地看成一条曲线。函数型数据可以分为稠密观测和稀疏观测的数据,其中稀疏函数型数据指的是稀疏、不规则的且有测量误差的数据。函数型回归模型是函数型数据分析中重要的研究课题,但是目前关于函数型回归模型的研究大部分局限于完全观测或者稠密观测的函数型数据,而稀疏设计下的函数型回归模型的研究还很少。本文着重研究稀疏设计下部分函数型线性模型的估计,具体将采用函数型主成分分析和非参数统计中的局部线性方法,得到模型中参数和斜率函数的估计,并且将线性回归中可决系数的概念推广到部分函数型线性模型中,给出了估计方法,然后研究了这些估计量的大样本性质,最后通过数值模拟来说明所提出的估计方法有很好的有限样本性质。