Using　a　wavelet　basis,　Chesneau　and　Shirazi　study　the　estimation　of　one-dimensional　regression　functions　in　a　biased　non　parametric　model　over　L-2　risk　(see　Chesneau,　C　and　Shirazi,　E.　Non　parametric　wavelet　regression　based　on　biased　data,　Communication　in　Statistics　-　Theory　and　Methods,　43:　2642-2658,　2014).　This　article　considers　d-dimensional　regression　function　estimation　over　L-p　(1　＜=　p　＜　infinity)　risk.　It　turns　out　that　our　results　reduce　to　the　corresponding　theorems　of　Chesneau　and　Shirazi＇s　theorems,　when　d　=　1　and　p　=　2.