本文主要研究了响应变量随机缺失下非参数部分带测量误差的部分线性变系数模型的统计推断问题.本文的研究内容主要分为两部分:第一部分在响应变量随机缺失和非参数分量带测量误差的条件下,研究了该模型的参数分量和非参数函数的估计问题.为了便于处理缺失数据,我们基于可完全观测到的数据来进行研究,然后利用局部线性光滑、profile最小二乘及偏差纠正方法,构造了模型中参数分量和非参数分量的估计量,并证明了所构造估计量的渐近正态性;此外,对于带缺失响应变量,我们构造了响应均值的两类估计,同时证明了所构造的估计具有渐近正态性,并通过数值模拟研究了所提估计方法的有限样本性质.第二部分针对响应变量随机缺失下非参数部分带测量误差的部分线性变系数模型,为了避免使用近似正态方法构造参数置信域时估计渐近协方差,我们利用经验似然方法研究了参数的置信域的构造问题,并证明所构造的对数经验似然比统计量渐近服从标准卡方分布,进而给出了参数分量的置信区间,模拟研究表明经验似然方法相比正态近似方法具有更好的有限样本性质.最后使用波士顿住房数据进行了实例分析.