本书在左截断数据下，对条件分位数、非参数回归模型、线性模型、部分线性模型以及变系数线性模型等，运用核估计、局部多项式估计、M估计以及分位数回归方法进行了统计推断，然后对这些估计进行了模拟研究和实证分析。最后，结合相依数据，对上述部分问题进行了研究。

第1章 引论
1.1 回归函数估计方法介绍
1.2 条件分位数估计方法介绍
1.3 分位数回归方法介绍
1.4 左截断数据介绍
1.5 定义和基本引理
第2章 左截断相依数据下回归函数的稳健估计
2.1 左截断相依数据下回归函数的M估计
2.1.1 回归函数M估计的构造
2.1.2 M估计的主要结果
2.1.3 M估计的模拟研究
2.1.4 主要结果的证明
2.2 左截断相依数据下非参数回归的局部M估计
2.2.1 局部M估计的构造
2.2.2 局部M估计的主要结果
2.2.3 局部M估计的模拟研究
2.2.4 主要结果的证明
第3章 左截断相依数据下条件分位数的估计
3.1 左截断相依数据下条件分位数的核估计
3.1.1 条件分位数核估计的构造
3.1.2 假设条件和主要定理
3.1.3 相合性和渐近正态性的模拟研究
3.1.4 主要结果的证明
3.1.5 主要引理和证明
3.2 左截断相依数据下条件分位数的双核局部线性估计
3.2.1 条件分位数的双核局部线性估计的构造
3.2.2 假设条件和主要定理
3.2.3 一致性和渐近正态性的模拟研究
3.2.4 主要定理的证明
第4章 左截断数据下分位数回归方法的研究
4.1 左截断数据下回归函数的局部线性CQR估计
4.1.1 回归函数局部线性CQR估计的构造
4.1.2 假设条件和主要定理
4.1.3 局部线性CQR估计的模拟研究
4.1.4 主要定理的证明
4.2 左截断相依数据下局部线性分位数回归估计
4.2.1 条件分位数的局部线性QR估计的构造
4.2.2 假设条件和主要结果
4.2.3 局部线性QR估计的模拟研究
4.2.4 主要结果的证明
4.3 左截断数据下线性模型的CQR估计和变量选择
4.3.1 CQR估计的构造和变量选择
4.3.2 假设条件和主要定理
4.3.3 CQR估计的模拟研究
4.3.4 主要定理的证明
参考文献