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经验似然方法是处理非参数模型的一种重要方法.它由Owen首先引入，随后Chen，Chenandhall，Qinand Lawless，Kitamura，秦永松，苏淳等人对该方法进行了深入研究,发现经验似然方法具有许多优点.ChenandQin已经证明了,经验似然方法能有效利用附加信息,即使在有限样本下,它也能使有附加信息情形下统计参数的估计比没有附加信息情形下统计参数的估计更精确。Chenetal指出,利用经验似然方法做时间序列模型的拟合优度检验有两大优点,一是由于经验似然比统计具有分布特性,因而使检验自动处理与非参数拟合有关的变量(如协方差等),二是经验似然比检验统计量的渐近分布与未知参数无关,因而可以避免二次插值计算.因此,经验似然方法不仅在理论上得到了重视,而且在应用统计方面得到了广泛应用。 本文在强平稳,∮-混合样本下利用经验似然方法做了三个方面的研究,并得到相应的一些结果。