广义线性模型的理论是线性模型理论的扩展，自从Nelder&Wedderburn(1972)引入此模型以来，它已被应用到许多领域. 广义线性模型的基本假设之一就是响应变量的分布属于指数族，例如，正态分布，二项分布，Poisson分布，Gamma分布等等.然而，在许多情形下，假定Yi服从指数族分布是不切实际的.为了克服这一局限性，1974年，Wedderburn提出了拟似然函数的概念，可以在建模时只要求有关于响应变量的期望函数和方差函数的正确假定，而不必要求响应变量的分布为指数型，这扩大了广义线性模型的应用范围.后续的研究表明在方差函数不确知但对期望函数有正确的设定的情形下，此法仍可适用.这种方法称为拟似然法.由其所得的(GLM参数的)估计，则称为拟似然估计.自从Wedderburn(1974)引入拟似然概念以来，有很多文献讨论过拟似然模型.然而对于拟似然非线性模型的参数估计的大样本理论，至今为止仍然还没有很好地解决.本文对拟似然非线性模型的参数估计的大样本理论进行了比较系统的研究.现将本文的主要研究内容概述如下： 1、在仅知道Y的一、二阶矩的条件下，首次研究了带固定设计的拟似然非线性模型中极大拟似然估计的大样本性质.在一组适当的正则条件下，证明了极大拟似然估计的存在性、相合性以及渐近正态性. 2、首次研究了带固定设计的拟似然非线性模型中极大拟似然估计的强相合性的收敛速度.利用Benstein不等式，Yue&Chen引理等工具，在一组适当的正则条件下，证明了极大拟似然估计的强相合性并获得了收敛速度.在一个重要场合，获得的收敛速度等同于独立同分布随机变量序列的部分和的重对数律所确定的速度，故而不能改进. 3、首次研究了响应变量Y的均值函数正确，但方差函数不正确情形下，带固定设计的拟似然非线性模型参数估计的大样本性质.在一组适当的正则条件下，证明了极大拟似然估计的存在性、相合性和渐近正态性. 4、首次对带随机回归的拟似然非线性模型中极大拟似然估计的大样本性质进行了研究，在一组适当的正则条件下，证明了极大拟似然的估计的存在性、相合性和渐近正态性. 5、首次对带自适应设计的拟似然模型中极大拟似然估计的大样本性质进行了研究，在一组适当的正则条件下，证明了极大拟似然估计的强相合性.所用的方法比Chang(1999)的方法要简单. 综上所述，本文系统地研究了拟似然模型中极大拟似然估计的大样本性质.分别研究了带固定设计的拟似然非线性模型，带随机回归的拟似然非线性模型，带自适应设计的拟似然非线性模型中的极大拟似然估计的大样本性质.通过上述研究得到了一些国内外未曾见报道的关于此类模型的新结果，充实和发展了拟似然模型的理论.