随机序近年来在诸多领域得到广泛应用，逐渐成为概率论的一个热点研究领域。本文主要考虑样本来自非齐次的，一义Gamma分布和Beta分布的随机模型。 设X(i),Y(j)i,j=1，2，…，n，分别为(X1,X2，…，Xn)和(Y1,Y2，…，Yn)的第i个和第j个次序统计量，记X0=(X(1)，…，X(n))，Y0=(Y(1),…，Y（n）)。在第二章中，我们证明了来自广义Gamma分布的两个非齐次样本，如果密度函数中某个参数服从优化序，而其他参数相同时，两样本对应的极大和极小值统计量或次序统计量X0与Y0之间存在一般的随机序。对来自Beta分布的两个非齐次样本，在一个参数相同而另外一个参数服从优化序时，两样本对应的极大或极小值统计量之间也存在类似的一般随机序的关系。 在第三章中，我们证明了上述两个非齐次样本，在密度函数中某个参数服从强P-1arger序而其他参数相同时，两样本对应的极大或极小值统计量也存在一般的随机序，充实了第二章的结论。 本文的结论包含并推广了以往关于指数分布族在尺度参数服从优化序而形状参数相同时，次序统计量的随机序的研究成果，并首次讨论了形状参数服从优化序而尺度参数相同时，次序统计量的随机序；而参数服从强P—larger序时，尚未见到与本文中广义Gamma分布和Beta分布的次序统计量的随机不等式相类似的结果公开发表。