本文主要研究的是随机缺失数据下变系数部分线性模型在样本独立条件下的估计问题。初步探讨了常数项函数和系数函数两部分的估计。并证明了估计量部分相关的性质，得到了一些结论。创新之处是把缺失数据的处理方法，在新的模型中应用，并得到了较好的结果。　　 文章中主要利用局部多项式的方法对系数函数进行初步估计，然后再利用平均法得到二次估计，得到更好的结果。文中对缺失数据的处理采用的两种方法，一种是加权法，另一种是借补方法。　　 本文主要内容及结果：　　 第一章简单叙述本文中研究内容的背景，基本方法、思路，并对基础知识做了简要的介绍。　　 第二章主要利用加权方法对缺失数据进行处理，通过逆概率加权法，对已有数据进行加权，去掉不完整数据。把已有数据看作是完整数据来进行估计。通过局部线性方法和平均技巧对函数进行估计，得到相应的估计量，证明了估计量的相合性，得到了一些结论。　　 第三章均值借补方法。首先利用响应变量平均值对其缺失值进行补充，再利用局部线性方法和平均技巧给出了常数项函数和系数函数的估计，证明了每个估计量的渐近正态性。