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由于非参数回归模型复杂灵活,被广泛应用.在众多估计方法中,最小二乘法最为常用,一般情况下具有良好的性质,但在处理厚尾分布及异常点时表现的不够稳健.本文针对此,提出了基于Walsh平均的稳健样条估计.我们理论地推导了估计结果的相合性和渐近正态性;并与多项式样条回归做比较.计算得Walsh平均的样条估计相对于多项式样条回归的渐近相对效率与Wilcoxon符号秩检验相对于t一检验的渐近相对效率是一样的.在正态情形下我们的方法与多项式样条回归差不多,在非正态情形下,我们的方法表现更为稳健,效率明显优于多项式样条回归.