摘要：非参数和半参数回归模型是发现响应变量和预测变量之间非线性关系的有用统计回归模型。然而，模型中非参数分量的最优有效估计存在偏差，这阻碍了进一步统计推断方法的发展。在本文中，基于局部线性拟合，我们提出了一种简单的偏差减少方法来估计非参数回归模型。我们的方法不需要使用高阶局部多项式回归来估计偏差，从而避免了高阶局域多项式带来的双带宽选择和设计稀疏性问题适合的。它也不会扩大方差。因此，它可以很容易地应用于复杂的统计推断问题。我们将我们的方法推广到变系数模型，以估计方差函数，并为非参数回归函数同时构造置信带。通过仿真与现有方法进行了比较，并用一个数据实例研究了该方法的性能。

关键词和短语：同时置信带，欠平滑，方差函数估计。