经典回归模型的系数是常数，这种情况往往不能满足实际的需求，为了减少偏差，提高精度，允许系数是某个变量的函数，于是线性模型就变成了变系数模型。由于变系数模型能够涵盖很多常见模型，很多统计者对其产生了浓厚兴趣。虽然系函数的估计比经典线性回归模型难了很多，但随着计算机技术的发展，复杂的数据处理已不是难题，所以变系数模型的应用日益广泛，在生物、医学、环境、金融等信息领域，变系数模型发挥着重要的作用。本文主要是总结变系数模型的类型与系数估计方法，讨论了变系数模型的应用问题，文章主要内容的结构安排如下：第一章，主要介绍变系数模型的相关类型，展示统计学家们的研究成果。第二章，利用局部多项式的估计方法对变系数模型系数进行估计，并对重庆房价进行建模预测分析。第三章，利用最小二乘法对变系数模型进行估计，并运用变系数模型对重庆市日照时间进行预测。