近年来，基于函数型数据回归模型的统计分析是数理统计学研究的热点领域之一。本文首先研究了一种特殊的函数型部分线性回归模型的参数估计问题，构造了模型中未知参数的估计量，获得了基于相关误差下参数估计量的渐近性质；其次，研究了基于固定设计下函数型线性模型中解释变量和响应变量都为函数型变量时的线性算子的估计问题，并建立了估计量的完全收敛速度。文中的结论推广了现有文献中的相关结果。本学位论文主要分五章安排：第一章、第二章主要介绍函数型回归模型的研究背景、几种函数型模型结构与研究现状，以及文章中所要用到的预备知识。第三章讨论了相关误差下函数型部分线性回归模型中参数的估计问题，首先针对模型中的函数型变量，利用随机过程的K-L展开和函数型主成分分析的方法，构造了模型中未知参数的估计量，在一定的条件下获得了参数估计量的渐近性质，推广了现有文献中的相关结论。第四章研究了解释变量和响应变量都为函数型变量时函数型线性回归模型中线性回归算子T的估计问题，构造了未知线性回归算子的估计量T n，并给出了算子估计量在完全收敛下的收敛速度，拓展了原文献中的方法和结论。第五章对本文做了全面的分析和总结。