半参数再生散度非线性模型和半参数再生散度混合效应模型是再生散度非线性模型、再生散度混合效应模型和半参数回归模型的自然推广和发展，包括了半参数非线性模型、半参数混合效应模型和半参数广义线性模型等等特殊类型。这两类模型能够有效地确定协变量、时间效应以及来自复杂数据结构且服从各种分布的响应变量之间的关系，具有广泛的应用范围和很大的灵活性。同时，由于这两类模型兼备了参数模型和非参数模型的特点，使得其统计推断更加复杂，其中最主要的困难在于同时涉及到响应变量的复杂分布和非参数成分，这也成为现代统计学关注的一个热点问题。　　 本文首次系统地研究了半参数再生散度非线性模型的渐近性质、统计诊断与影响分析和几何结构，证明了投影核估计和刀切估计的强相合性与渐近正态性，比较了两类估计算法的优劣，给出了若干有效的诊断统计量的计算公式、局部影响的曲率度量和参数置信域的曲率表示，得到了一些国内外文献中未见报道的新成果，不仅在理论上很有意义，也具有广泛的应用价值，而且随机模拟和实例验证表明，提出的方法是有效可行的。同时，本文还首次全面地研究了半参数再生散度非线性模型、半参数再生散度混合效应模型以及带非随机缺失数据的半参数再生散度模型的Bayes分析，提出了两种关于非参数拟合光滑控制的方法，利用数据添加思想改进了一些抽样方法和建议分布，建立了新的不可忽略缺失机制的模型，得到了一系列新的成果，也推广和发展了已有的研究工作。随机模拟和实例分析同样表明，这些结果与方法是简洁有效的。