Напівпараметричні регресійні моделі є особливий тип напівпараметричного моделювання і, оскільки напівпараметричні моделі містять параметричний компонент, вони спираються на параметричні припущення та можуть бути неправильно визначені та суперечливі, як і повністю параметрична модель.
Якщо зв’язок невідомий і нелінійний, слід використовувати моделі непараметричної регресії. Якщо нам відомий зв’язок між відповіддю та частиною пояснювальних змінних і не відомий зв’язок між відповіддю та іншою частиною пояснювальних змінних, ми використовуємо моделі напівпарометричної регресії.
Напівпараметрична модель є проміжним між параметричними та непараметричними моделями та містить кінцевовимірні та нескінченномірні параметри. Наприклад, широко використовувані дані про виживання моделі Кокса є напівпараметричними. Дослідження напівпараметричних моделей були інтенсивними протягом останніх двох десятиліть.
Приклад крива (червона лінія), що підходить до невеликого набору даних (чорні точки) з непараметричною регресією з використанням згладжувача ядра Гауса. Рожева заштрихована область ілюструє ядерну функцію, застосовану для отримання оцінки y для заданого значення x.
Економетричні методи оцінки параметрів сукупності за наявності невідомих функцій називаються «напівпараметричними». Протягом останніх 15 років було проведено багато досліджень напівпараметричних економетричних моделей, які мають відношення до емпіричної економіки.