在经济学、气象学、生物学、流行病学和社会学等领域的研究工作中,经常会遇到高维数据、复共线性数据、纵向数据、重尾数据存在的情形.回归分析和因果分析作为实现从数据到价值的有力工具,可以便于研究学者们解释实际研究问题中的一些现象,并且预测其未来发展趋势,进而为决策者提供有价值的建议.在统计学研究中,如果忽略数据本身的特殊结构,仅仅使用简单的Rubin因果模型和回归模型,很有可能使得统计推断精度降低甚至方法失效.因此,对一些数据类型下的Rubin因果模型和回归模型进行统计推断,具有一定的理论意义和实际价值,同时也是统计学研究的热点课题之一.本文,考虑高维数据、复共线性数据、纵向数据下的Rubin因果模型和回归模型的估计问题及其应用,具体可以分为以下五个方面:（1）对高维复共线性数据下的Rubin因果模型,研究兴趣参数平均处理效应的估计问题.首先,利用弹性网惩罚和回归调整的思想,给出平均处理效应的弹性网调整估计量,并在一些假设条件下讨论其渐近分布.其次,给出平均处理效应估计量渐近方差的Neyman型保守估计量,并证明该估计量比未调整估计量具有更紧的置信区间.最后,利用随机模拟研究和乳腺癌数据集的实例分析,说明所提方法具有良好的有限样本表现.（2）对纵向数据下的Rubin因果模型,研究兴趣参数平均处理效应的估计问题.首先,利用广义提升树方法,给出倾向得分估计量,进而给出平均处理效应的逆概率加权估计量.其次,将所提方法应用到NGHS数据集上,研究收缩压、舒张压和不正常血压中是否存在种族效应的问题.最后,利用随机模拟研究,说明所提方法的有效性.（3）对纵向数据下的Rubin因果模型,考虑兴趣参数分位数处理效应的估计问题.首先,利用分位数回归的思想和广义提升树方法,给出分位数处理效应估计量.其次,将所提方法应用到NGHS数据集上,在不同分位数下,研究低密度脂蛋白胆固醇（LDL）和甘油三脂（TG）是否存在种族效应的问题.最后,通过随机模拟研究验证所提方法的有效性.（4）对含有未知联系函数的分位数变系数模型,考虑模型的可识别性和兴趣参数的估计问题.首先,在一些假设条件下,说明模型的可识性.其次,利用多项式样条近似的思想,给出系数函数和联系函数的估计量,并在理论上证明所提估计量的收敛速度.最后,通过随机模拟研究和实例分析,验证所提方法的有效性.（5）对含有测量误差的非平衡面板数据模型,考虑约束条件下的参数估计和假设检验问题.首先,利用偏差校正的思想,给出存在约束和不存在约束条件下的参数估计量,在一些假设条件下讨论所给估计量的渐近性质.其次,为了说明约束条件的合理性问题,利用原假设和备择假设下的校正残差平方和的差,构造一种检验方法.最后,通过随机模拟研究和实例分析,验证所提估计和检验方法的有效性。