非参数统计(Nonparametric statistics)如今在统计学中占有越来越重要的地位，其应用也已经逐渐渗透到社会的各个方面，比如经济学和医学的各个领域.　　 本文针对不同的数据类型，应用非参数统计方法(特别是局部多项式方法)，对模型进行统计推断.在第二章中讨论了在左截断右删失模型下，危险率函数及其导数的局部多项式估计(Local Polynomial estimators).得到均方误差的渐近表达式，并且在适当的正规条件下，证明了估计量的相合性和渐近正态性.本文所提出的估计继承了局部多项式估计方法的众多优良性质，所得的估计没有边界效应，且比其他非参数估计更加有效.在本章中，给出基于数据(data—based)的最优窗宽选择方法以及估计危险率函数的算法.　　 在第三章中讨论了二次抽样设计下的非参数回归，给出了二次抽样设计下回归函数的一种新的估计量.首先，基于有效观测样本数据集合用核估计的方法对回归函数进行估计，然后，利用非有效观测样本子集中的不完全信息和所有样本的替代响应结果变量的信息对上述核估计进行改进.本章建立了回归函数估计量的渐近正态性，并通过模拟的方法证明估计量的有效性.