在某些基础协变量上变化系数的回归模型在捕获响应和其他协变量之间的函数关系方面具有很大的灵活性。本文扩展了此类回归模型，以包括随机效应，并考虑误差项的相关性和异方差，并提出了一种有效的新数据驱动方法，通过重新参数化和部分崩溃来估计不同的回归系数。该方法通过模拟研究和大豆生长研究的纵向数据进行了说明。