本文研究了两个方法上十分类似的问题：封闭总体大小的推断和组织中基因表达的推断。　　 在生态学、生命科学、流行病学及社会科学等研究领域，了解某种生物种群(统计学上称之为总体)大小具有重要的科学和实际意义。为了了解某一总体的大小，通常需要对此总体进行捕获再捕获实验。若总体中的个体在捕获实验过程中没有迁徙，也没有死亡和繁殖，则称该总体为封闭总体。对于封闭总体大小的估计，文献中的方法大都基于总体中个体的捕获概率是独立同分布的。这个人为的假定是否合理，很难验证。而且所假定的分布形式不同，后面的估计结果也会有较大的差异。上述假定给统计学家带来理论上的困难。　　 本文取消了总体中个体的捕获概率独立同分布假定，利用最小二乘原理，给出了两个点估计，称之为最小二乘估计；并利用其中一个估计在两种不同条件下导出的渐近分布分别给出了两个区间估计方法。针对求最小二乘估计的极小化问题，给出了相应的优化算法。通过模拟研究和实例分析，对所提方法和文献中一些主要方法进行比较。结果表明，总体上说本文的方法比前人方法要好，尤其是区间估计。　　 基因表达是当今生物学研究中重要的基本问题之一，也是当前研究的热点问题之一。EST样本含有关于基因表达丰富的信息。如何从EST样本中提取这些信息是一个非常有意义的问题。然而到目前为止，这方面的研究相当少。仅在关于单个基因在两个组织中表达差异的比较方面有少量的研究。　　 本文基于EST样本研究了对一个给定的组织在特定的时期基因表达轮廓的推断和组织之间基因表达差异的比较。首先根据EST数据的特点，对上述推断封闭总体大小的方法进行了调整，以用于推断组织中的基因表达轮廓。并把所提出的方法应用到胎儿肝脏和成人肝脏组织的EST样本，得到它们的基因表达轮廓。最后给出了两种检验方法：齐一性检验和似然比检验，以从整体上比较两个组织基因表达的差异。当两个组织的基因表达在整体上有显著性差异时，利用FDR方法找出表达显著性不同的基因。