人们在对目标变量进行观测时，可能只能观测到变量的一小部分确切值，我们称这一小部分能够被确切观测到的数据为核实数据。在统计模拟中，通常认为理想的拟合模型它的误差应该是独立同分布(i.i.d.)的白噪声。所以当我们对数据进行拟合，得到拟合模型后，我们还有一项工作是检验模型的误差序列是否是相互独立的。　　本文主要对带有核实数据的非线性模型的序列相关检验进行了研究。首先，把建立的核实数据与主要数据的函数关系转换为常规的非线性模型。再则，通过最小二乘方法对未知参数进行估计，并通过经验似然的方法得到检验统计量。然后，对引理3.2和引理3.3进行了证明，通过给定的条件C和引理3.1-引理3.5，建立了检验序列相关的非参数版的Wilk’s定理，即定理3.1。最后，设计了四种检验模型，即解释变量X与响应变量Y之间呈二次关系或指数关系，真实解释变量X（核实数据）与代替变量X~（主要数据）之间呈线性关系或正弦关系。其中模型的误差序列将都具有一阶和二阶的相关性。模拟结果表明不论误差服从何种模型，在零假设下，检验的size接近于给定的显著性水平0.05；在备择假设下，随着误差序列相关性的增强、总体样本量的增加和核实样本量的增加，检验的水平和功效表现得也越来越好。