随着计算机发展和数据时代的到来,产生大量的超高维数据。这些超高维数据的评估和选择非常依赖于模型设定。特别地,一旦被错误设定,参数模型可能会导致估计和变量选择有偏。另一方面,非参数模型,比如深度学习,可能带来不可解释性和不稳定性的估计结果。因此半参数建模成为了一种明智的妥协。受降维启发的多指标模型是一种兼具解释性及预测精度的半参数模型。本文研究针对复杂高维数据,如何尽可能充分地利用数据及结构信息,在多指标模型框架下,给出兼具解释性、计算有效性及高预测精度的回归模型。首先,我们基于数据的结构特点,提出了一种用于超高维数据分析的结构化多指标模型（SMIM）。在低维情况下,该模型包含许多常用的半参数模型,如随机边界模型、单指标模型、加性指标模型等。该模型有下列优点:1.由于具有浅层的深度学习结构,可以灵活应用于多种实际数据;2.其指标结构可以用于识别与结果变量有关的重要风险因素及影响程度,有较好的解释性;3.可以有效利用数据背后的结构特征,提高估计效率。但是特定的数据结构可能带来非线性特征,使得同时具有多元非参数及高维属性的SMIM估计及理论推导变得困难。在本研究中,我们基于全似然函数,利用样条的计算简单和核光滑技术的理论可获得性,给出两步法估计未知参数和未知函数,开发的算法可以借用现有包轻松实现,解决了计算及理论推导上的困难。进一步,我们证明所提出的估计是半参数有效的,具有选择和估计相合性以及渐近正态性。大量的模拟研究还表明,所提出的估计方法在各种情况下都优于其替代方案。结果用于分析中国一家白酒公司的销量数据,成功在2051个因素中,选出了影响白酒销量的生产边界、无效率部分和不确定性部分的31个重要变量,它们包括人均GDP、常住人口、价格、补贴费用、品牌推广费用、白酒产量等。分析结果有助于企业压缩成本提高收益,并可以推广应用到其他领域类似的案例分析中。另一方面,高维数据的一个典型例子是高维代谢化合物。研究治疗变量,比如营养摄入,如何通过代谢化合物（中介变量）影响青少年生长发育等是认识代谢化合物的有效途径,也是探索人类生长发育过程的科学问题之一。因果路径为分析高维中介变量提供了一个强有力的结构工具。现有的高维中介变量的路径分析主要分为忽略相关关系的单变量分析和基于主成分降维的多维中介分析。前者保留了解释性,但是由于忽略相关关系导致预测效果差;后者保留了一定的预测效果,但是缺乏解释性。本文提出兼具解释和预测性的多层次高维多指标结构方程模型（m SSEM）。我们的模型通过双重降维及指标模型,有监督地对高维中介变量进行分组和变量选择,在保留解释性的同时,模型也有较强的灵活性和数据适应性,因此有较高的预测精度。我们提出了判罚最小二乘方法估计参数及未知联系函数,并自动识别高维中介变量的路径模式。在现有成熟软件包的帮助下,我们开发了一个快速有效的计算程序。我们也建立了估计的大样本性质。广泛的数值模拟表明,本文提出的m SSEM在解释、估计和预测方面明显优于现有方法。本文的方法用于一项代谢组学研究,发现脂肪摄入量通过代谢化合物对胰岛素抵抗有负的间接中介效应以及女孩的胰岛素抵抗比男孩更高,即女孩比男孩更容易患糖尿病。更重要的是,基于我们提出的方法,我们可以通过有监督聚类结果,利用熟悉的代谢化合物机制解释未知的代谢物,从而探索未知的代谢物机制。比如说,戊酸雌二醇（EV）与熟悉的鞘氨醇（SMs）和神经酰胺被聚为一类,即表明EV的机制和后两者相同,这将使得单独研究EV的实验得以避免,在很大程度上降低了成本,对进一步开展相关研究具有重要的指导意义。