部分线性变系数模型是是近年来提出的一个内容丰富，应用广泛的新模型.它涵盖了许多通常的参数、非参数以及半参数回归模型.该模型不但结合了线性模型易于解释的优点以及非参数模型稳健的特性，而且能动态地描述协变量与响应变量之间的关系.　　在经典的回归模型中，一般假定所得到的数据都是完全的、可靠的，并且误差项是相互独立的，但在现实中常会遇到带有测量误差的数据，本文讨论的部分线性变系数EV模型正是针对这些数据.此外，由于实际问题中的条件或假定，使得模型的参数往往带有一定的约束.本文在约束条件下对模型的常系数和系数函数进行了估计，并讨论了它们的性质.　　第一章，主要介绍了部分线性变系数EV模型的研究背景，现状以及常用的理论工具.阐述了本文所研究模型的背景和研究所需的一些预备知识.　　第二章，研究线性约束条件下非参数部分带有测量误差的部分线性变系数EV模型，利用调整的加权最小二乘法给出模型中未知参数和系数函数的估计，在适当条件下证明了两种参数的相合性，模拟结果验证了估计的优良性.　　第三章，讨论了约束条件下参数部分和非参数部分都带有测量误差的部分线性变系数EV模型，利用profile最小二乘法和局部纠偏方法给出模型中参数和系数函数的估计，并在适当的条件下证明了它们的渐近性，最后模拟结果验证了估计的优良性.