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回归模型的主要问题一个是回归参数β的推断，如估计量的相合性，一个是基于β估计量的误差分布的诊断。其中，很多经典结果都建立在独立的情形下，但在很多场合，独立这一前提并不成立。因此，在相依样本下，学者们作了大量的工作。本文对文献中已有结果进一步分析，得到了一些比较好的结果。
具体内容如下：
一.研究了基于相依误差下线性模型误差分布的渐近性质，构成了本文的第二章。
二.在第二章的基础上，第三章我们进一步研究了基于M估计下线形模型误差分布的估计问题，在较弱的条件下获得了估计量的相合性，推广了现有文献的相关结果。
三.在第四章，我们研究了基于正象限相依(PQD)样本下非线性回归模型回归参数的估计问题，获得了估计量的强相合性结果。