纵向数据由于其特殊结构处理方法与独立数据有着本质的区别,基于部分线性模型和变系数模型已经产生了很多出色的研究结果。本文利用二次光滑的估计方法代替常用的局部线性估计来探讨纵向数据下部分线性模型和变系数模型的估计问题,并给出了估计效果的对比情况,可以得到改进后的估计在不改变渐近方差的阶的前提下将渐近偏差从原来的Op(h2)阶减小到Op(h4)阶这一结论。本文首先介绍了半参数回归模型、纵向数据的定义和研究现状以及纵向数据下部分线性模型和变系数模型的研究情况。另外还重点介绍了二次光滑局部线性估计这种新兴提出的估计方法。接着在纵向数据部分线性模型下,利用已有的估计方法得到参数分量和非参数分量的估计,然后结合二次光滑局部线性估计方法的思想给出新的改进估计,并通过证明得到新估计的渐近偏差、渐近方差和渐近正态性,与之前的估计进行了比较。类似的给出了在纵向数据变系数模型下改进的二次光滑局部线性估计的表达式。并对纵向数据下部分线性模型和变系数模型的新估计分别进行了数值模拟,另外还将二次光滑局部线性估计运用到CD4细胞数据的实例研究中。