这篇论文主要研究的是有限混合模型参数的估计和检验问题以及有限混合模型在生物学中的应用。本文在已经存在的有关文献的背景基础上，更多的着眼于最新的研究结果，以大量的参考文献为依据阐述了近年来有限混合模型的广泛应用。我们给出了比较完全的、包含了大多数与有限混合模型有关的问题。其中包括可识别性问题；通过EM算法拟合有限混合模型；我们也考虑到了混合模型的Bayes估计和利用其它的一些随机算法的估计；以及所得到的最大似然估计的性质；混合成份的数目评估问题和为解决这些问题所提供的渐近理论。为了给在生物学上使用混合模型提供一些基础导向，我们还给出了一些应用混合模型的例子和方法，并提出一些在实际应用中出现的问题。 本文也包含了对已经存在的混合模型问题的最新研究进展情况，比如在有限混合模型中用到的混合成份数目评估以及相应的利用混合模型解决分类问题时提出的决定分类数目的问题。特别地，对混合模型中混合成份数目检验问题的研究，利用修正的似然对参数在零假设和备择假设下做出估计，并提出修正似然比检验统计量。最新的文献表明这个提出的修正似然比检验统计量在零假设下的渐近分布是比较简单，并且是容易应用的。