概率极限理论是概率统计学科的一个主要分支，也是概率论的其它分支和数理统计的重要基础.人们在实践中认识到事件发生的频率具有渐进稳定性，即随着试验次数的增加，事件发生的频率逐渐稳定于某个常数.进而预见概率的存在性，并且在实际应用中常用频率去估计其概率，这就是概率极限理论的源起.　　 本文主要讨论了不同分布两两NQD序列Jamison型加权部分和的强稳定性及两两NQD随机场的一些极限性质.主要研究内容如下:　　 在独立同分布序列及NA序列Jamison型加权和的基础上，采用截尾的方法，在尾概率一致有界的条件下，研究了不同分布两两NQD序列Jamison型加权部分和的强稳定性，并应用该结果得到其部分和之和的强稳定性.　　 基于(Ψ)(x)为R1上的正值函数，且(Ψ)(x)/｜x｜和(Ψ)(x)/x2为关于｜x｜不减函数的条件，探究并得到了类似于这类条件的两两NQD序列的一类强稳定性及完全收敛性.　　 在两两NQD序列及负相协随机场的基础上，提出了两两NQD随机场的定义，并证明了Kolmogorov型不等式.根据同分布两两NQD序列的Baum-Katz完全收敛定理，研究了两两NQD随机场的完全收敛性，即多指标变量集下两两NQD随机变量的完全收敛性，其中该指标集是关于坐标方向的偏序“≤”的d-维正整数网格点集.