单指标变系数模型最初是由Xia and Li于1999年提出的,该模型的主要特点是它避免了多元非参数回归模型中经常遇到的维数灾祸问题,并且它还具有很强的可解释性.因此,该模型近年来得到生物医学、经济学和教育学等领域的实际应用者的广泛应用.单指标变系数模型综合了参数模型和非参数模型的许多优点,同时该模型还包括许多常见的模型,比如：单指标模型、变系数模型等等.鉴于此,很多学者己从不同角度研究过该模型,但有关该模型的贝叶斯分析目前尚未见有相关报道.同时,随着统计计算工具的发展,贝叶斯统计以其操作的简单性且考虑了历史数据的信息而受到不少应用统计学者的青睐.本文主要研究单指标变系数模型的Bayes统计推断问题,其主要内容包括：(1)对单指标变系数模型中的光滑函数向量,基于B样条技术讨论了该光滑函数向量的估计问题；(2)在假设单指标变系数模型中的指标参数服从无信息广义均匀分布、模型的误差方差和B样条参数服从共轭的逆伽马一正态分布的情况下,借助于贝叶斯公式导出了指标参数、误差方差和B样条参数的后验分布；(3)基于Gibbs抽样内嵌Metropolis-Hastings算法给出了同时得到模型参数和光滑函数向量的贝叶斯估计的混合算法.基于此混合算法抽得的样本给出了单指标变系数模型中未知参数的Bayes估计,并给出了计算贝叶斯估计量标准差的计算公式.(4)通过模拟研究验证了本文所运用的Bayes估计方法的有效性,模拟研究表明该Bayes方法会产生较小的偏差,然后用实际例子说明了本文方法的应用.