我们研究了基于“面板计数数据”的计数过程平均函数的两个估计量。“面板计数数据库”的设置是在研究过程中，在几个可能不同的时间观察$n$个独立受试者，每个受试者都有一个具有共同平均函数的计数过程。根据Schick和Yu提出的模型，我们允许观测次数和观测时间本身为随机变量。我们的目标是估计计数过程的平均函数。我们证明了当计数过程假设为非齐次泊松过程模型时，Sun和Kalbfleisch提出的平均函数估计可以看作是伪极大似然估计。我们建立了Sun和Kalbfleisch的非参数伪最大似然估计和完全最大似然估计器的一致性，即使潜在的计数过程不是泊松过程。我们还导出了这两个估计量在固定时间$t$的渐近分布，并通过有限的Monte-Carlo研究将所得的理论相对效率与有限样本相对效率进行了比较。