1、本文在總結(jié)現(xiàn)有模型輔助估計(jì)方法的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)基于線性模型的估計(jì)量和非參數(shù)回歸估計(jì)方法都有相應(yīng)的不足之處。本文通過構(gòu)造一種半?yún)?shù)超總體模型，同時(shí)結(jié)合廣義差分估計(jì)思想提出一種新型的模型輔助估計(jì)量來盡量彌補(bǔ)上述估計(jì)量相應(yīng)的缺陷。該估計(jì)量比傳統(tǒng)的非參數(shù)和半?yún)?shù)回歸估計(jì)利用更少、更易得到的輔助信息，即只需利用和廣義回歸估計(jì)相同的輔助信息，并且依據(jù)的超總體模型具有一般性。
　　從理論上證明了該估計(jì)量是漸近設(shè)計(jì)無偏和設(shè)計(jì)一致的，其漸近設(shè)計(jì)均方誤

2、差為廣義差分估計(jì)量的方差。模擬結(jié)果顯示：其至少與廣義回歸估計(jì)一樣好；對(duì)于線性程度越低的超總體模型，其估計(jì)精度比廣義回歸估計(jì)有越明顯的提高；就本文模擬而言,光滑參數(shù)在0.04～0.12間適當(dāng)取值時(shí)其會(huì)取到相對(duì)較好的估計(jì)效果。同時(shí)，實(shí)際數(shù)據(jù)的驗(yàn)證也顯示出該估計(jì)量至少與廣義回歸估計(jì)一樣好，并在“收入-預(yù)期壽命”數(shù)據(jù)組中的估計(jì)效果顯著優(yōu)于廣義回歸估計(jì)。最后，把提出的估計(jì)方法推廣到異方差超總體模型情況、多個(gè)輔助變量情況以及二階抽樣設(shè)計(jì)情況，其中在