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广义线性模型在理论和实际应用中均有十分重要的意义，关于这方面的理论成果广泛应用于生物、医药等领域．因此对广义线性模型问题的研究是很重要的，而在这类问题的研究中参数估计一直是大家关注的一个焦点问题之一．参数估计在对模型作统计推断时是至关重要的方面，但是多重数值积分的问题带来了很大的困难，提出能避开数值积分困难的参数估计方法也就成了其中的研究重点．本文主要讨论了广义线性模型中经常使用的一些参数估计方法，分别讨论了不带随机效应的广义线性模型和广义混合线性模型中参数估计问题，对这些方法给出综述和评价，并通过模拟计算对这些方法进行比较，模拟结果表明了MCEM算法和MCNR算法的优良性．