首先，本文针对似然函数对于模型偏差和异常观测取值比较敏感的问题，在对样本x进行Fθ(·)形式的变换的基础上，借助于变换之后样本对应的经验分布函数Gθ(t)与均匀分布函数Fu(t)的分布距离构造了关于参数θ的新的参数估计，并在一定条件下证明了该估计的相合性、渐近正态性和稳健性，可以作为极大似然估计的一个替代选择.而且，本文应用该方法给出了二项分布总体率p的置信区间的一个新的显式解，并通过部分线性模型的参数估计及刻度参数的估计说明了本方法的有效性。　　其次，本文针对二值离散响应模型存在的不确定性问题，以广义Logistic模型为例，从响应变量y取值的内在机制入手引入潜变量T和U，建立由T，U的分布函数以及y的某种累积概率函数ψY(s)表达的积分方程并数值求解，通过潜变量T，U的分布函数的多样性弥补标准Logistic模型的不确定性，此外还通过数据模拟方法说明了基于潜变量分布的离散二值响应模型的特点。　　最后，本文针对中药色谱指纹图谱数据的整体取值规律满足某种稳定性的特点，利用数据的秩次变换，在抑制变差的同时保留其整体变化趋势，进而定义了一种累积特征函数并通过Kolmogrov检验方法给出了不同中药材之间相似性的判别方法。该方法简单有效，为生物医学数据存在较大变差时应采取的分析方法提供了有益的探索。