×R是固定的设计点列，β是p维未知参数，g(·)是定义在闭区间工上的未知回归函数，{ε<,ij>,i=1，2，…，m，j=1，2，…，n<,i>}相互独立同分布，Eε<,ij>=0,0<2>=σ<,1><2><∞，σ<,1><2>未知。 现受到一串与之独立的随机变量序列{w<,i>}的干扰，我们能观察的数据为?其中{w<,i>，i=1,2，…，m}i.i.d.,Ew<,i>=0,0<2>=σ<,2><2><∞，σ<,2><2>未知，0<*>}和固定设计点列{(x<,ij>,t<,ij>):i=1，2，…，m，j=1，2，…，n<,i>)来估计未知参数β，v，σ<,2><1>，σ<,2><2>和回归函数g(·)。假定σ<,2><2>=l<2><,0>σ<,2><1>，l<,0>为已知正数，在此情形下构造β，v，σ<,2><1>，σ<,2><2>和回归函数g(·)的估计量β，v，σ<,2><1>，σ<,2><2>和g(·)，并在适当条件下证明了这些估计量都具有强相合性。 本文第一章介绍了污染数据线性回归模型和污染数据半参数回归模型的研究概况及本文的主要结果。 本文第二章给出了一类纵向污染数据半参数回模型中的估计方法，并得到了所建立估计量的强相合性。