随着参数模型到非参数模型再到半参数模型的一路发展,半参数部分线性变系数模型是近年来兴起的处理高维数据的一类新的模型。线性模型、部分线性模型、变系数模型都是部分线性变系数模型的退化形式。与线性模型相比,部分线性变系数模型具有避免“维数祸根”、削弱建模偏差的效果和较高的可解释性等特点,这使得该模型有着更广泛的应用,不仅可以进行独立数据的分析,还可以对纵向数据和时间序列数据等复杂的数据进行有效的分析。　　测量误差在实际问题中常常不可避免,如果忽略测量误差,直接考虑半参数部分线性变系数模型得到的估计通常是有偏的。因此,引入半参数部分线性变系数测量误差模型具有理论意义和实用价值。　　缺失数据和约束条件是在实际操作中常常会遇到的两类问题。由于人为或客观等因素在获取数据时常常会遇到数据的缺失现象,那么对缺失数据如何处理自然成为了需要探讨的一个问题。而在进行统计分析的过程中,对模型的未知参数和非参数通常并非毫无信息,在实践的过程中,往往可以获得参数和非参数的一些先验信息,称作约束条件。　　本文针对响应变量缺失数据情形下带约束条件的协变量有误差的半参数部分线性变系数模型,借助Ahmad I等人对半参数部分线性变系数模型在随机误差为异方差的条件下的研究思想,对模型的参数部分和非参数部分提出了修正的一般序列估计方法,并从理论上探讨了参数估计的渐近性和非参数估计的收敛速度问题,然后借助R软件在有限样本下通过Monte Carlo模拟验证了修正后的估计效果。