中文摘要：

半参数回归模型和变系数模型都是重要的统计模型。在独立假设下，各种形式的半参数回归模型和变系数模型，在文献中已经有了比较系统和完整的理论结果。但是，在模型的实际应用中，相依数据大量存在。此时，独立框架下的理论结果不再适用。因此，需要学者对相依结构下的回归模型进行深入研究，以便更好地解决复杂的实际问题。另外，人们在实际研究中经常遇到不能直接观测或者准确测量的变量。于是，模型中的某个或者某些变量就具有度量误差，而这些度量误差的存在会使得统计分析的难度大大增加。为了更好地应对这一问题，学者们引入了度量误差(EV)模型。在实际应用中，由于人为或系统的原因，度量误差总是存在的。因此，研究度量误差模型更切合实际应用。基于以上分析，本项目在相依假设下，讨论半参数变系数度量误差回归模型中斜率参数、非参数分量和误差方差估计量的渐近性质。同时，我们也会将模型的理论结果进行数值模拟，并考虑模型的实际应用问题。