半参数回归模型是传统参数回归模型和非参数回归模型的结合，在描述实际问题时更具灵活性和解释能力.在用半参数回归模型解决实际问题时，经常碰到模型的非参数分量与其解释变量的关系具有明显的单调性的情形.受此启发，统计学者提出了半参数单调回归模型.在统计分析中，数据缺失的现象非常普遍.在实际应用中，有时由于客观条件的限制或者出于对经济效益的考量又或者受访者拒绝提供研究者感兴趣的信息，甚至是数据采集工作者的失误等原因均有可能导致数据的缺失.　　本文是关于响应变量随机缺失、协变量带有测量误差情况下半参数单调回归模型的估计问题.采用核估计和对缺失数据进行借补的思想处理缺失问题，提出了参数部分和非参数部分的两步估计.文中采用逆边际概率加权借补的方法对缺失数据进行借补，采用核估计和最小二乘方法来估计回归参数，使用惩罚局部多项式的方法来估计非参数部分的函数.我们得到回归参数的估计是√n相合的，且是正态的，而且得到非参数部分函数的收敛速度.最后，通过随机模拟给出了考虑测量误差和忽略测量误差两种方法得到的估计的有限样本性质，同时给出了考虑单调约束条件和忽略单调约束条件两种方法得到的估计的有限样本性质.