众所周知，估计量渐近性质的研究一直是数理统计领域中的热点问题，而估计量的相合性则是研究中不可避免的一个问题.因此，本文讨论固定设计非参数模型及半参数模型中估计量的相合性问题具有一定的理论意义和应用价值.　　本文将研究ρ*-混合误差下固定设计非参数模型及半参数模型中估计量的相合性问题.为得到固定设计非参数模型中估计量的相合性，我们首先讨论了ρ*-混合随机变量阵列加权和的收敛性的问题.通过建立较为一般的矩不等式与技巧性的证明，我们得到了关于ρ*-混合随机变量阵列加权和的完全矩收敛，进而可推出完全收敛性及ρ*-混合随机变量的Marcinkiewicz-Zygmund型强大数律，所得结果改进和推广了Sung[50]相应的结果.借助一些概率不等式并基于以上结果，我们得到了固定设计非参模型中随机误差为ρ*-混合随机变量的加权估计量的完全相合性并给出数值模拟.此外，我们也研究了随机误差为ρ*-混合随机变量的固定设计半参回归模型中参数的最小二乘估计量的强相合性和矩相合性以及未知函数的估计量的强相合性和矩相合性，并给出数值模拟，所得结果显著改进了已有一些文献的相关结论.因此，本文得到的结果进一步丰富和完善了ρ*-混合随机变量的概率极限理论和统计大样本理论.