【摘 要】
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部分线性变系数分位数回归模型结合了线性回归模型和非线性变系数回归模型的优势，与传统的回归模型相比，具有更强的适应性和更好的解释力，因此广泛应用于生物医学，临床试验，环境监测和经济研究等各个领域，但是由于删失数据的存在使得一些在完整数据集下适用的统计推理方法因此可能会产生很大的误差。目前已经存在一些处理删失数据的方法，但很少运用于部分线性变系数分位数回归模型。 本文采用非参数数据增广的方法来处理部
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部分线性变系数分位数回归模型结合了线性回归模型和非线性变系数回归模型的优势，与传统的回归模型相比，具有更强的适应性和更好的解释力，因此广泛应用于生物医学，临床试验，环境监测和经济研究等各个领域，但是由于删失数据的存在使得一些在完整数据集下适用的统计推理方法因此可能会产生很大的误差。目前已经存在一些处理删失数据的方法，但很少运用于部分线性变系数分位数回归模型。
本文采用非参数数据增广的方法来处理部分线性变系数分位数回归模型中存在的数据删失问题，从而得到模型中线性部分的系数估计和非线性部分函数估计，探究该方法在部分线性变系数分位数回归模型中的表现。在数值模拟中，通过设定不同的删失类型，不同的删失率，与已有的方法进行比较，发现本文所采用的方法的估计效率是最高的。在实证分析中，本文分析了β-胡萝卜素血浆浓度及其影响因素数据和台湾新北市新店区房价的影响因素数据，通过构造部分线性变系数分位数回归模型，得到了各个系数在不同分位数水平下的估计，通过各个系数的95%置信区间来体现非参数数据增广法相对于其他方法的优势，探究了影响因素分别与β-胡萝卜素血浆浓度和台湾新北市新店区房价的关系并给出了相应的建议。
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