在经济金融学,生物医学,临床诊断和工业可靠性等研究领域中,计数型数据广泛存在并一直都被大批学者们关注,已成为当今国际统计界的热点.计数型数据的研究主要是集中在观测值缺失,过分多零情形,关联性问题和超散度现象等情形的研究.面板计数型数据的研究重心主要包括复发事件过程的均值函数参数估计,回归分析以及假设检验问题.我们针对简单计数数据建立基于估计方程的简单计数数据统计分析模型,估计出所提出的简单计数事件模型中未知回归参数的相关估计,推导估计方程中参数的渐近性质,包括估计量的相合性和渐近正态性.通过对估计进行数值模拟考察估计量在有限样本下的效果.最后分析一组膀胱癌的复发事件数据,结果表明提出的模型方法具有应用价值.对于相依观测过程,首先需要先建立模型,得到观测过程的相关估计,根据估计寻找观测过程滤子函数的倾向指数定义和估计方法.利用倾向指数逆概率加权调整观测过程的混杂因子,建立相依观测过程下复发事件过程的半参数转换模型,达到调整相依观测过程的混杂偏倚问题.提出回归参数的估计方法,推断相依观测过程下复发事件模型中未知参数估计的渐近性质.通过大量数值仿真说明我们所提出的模型在有限样本下行之有效.文章最后针对计数型数据统计分析的主要工作和理论成果进行总结,说明了本文的理论性,创新性和应用性,并对后续工作做相应的展望,提出研究问题和计划.