纵向数据被广泛应用在生物医药、流行病学和经济学等领域中。它通过对同一个体在不同时间点重复测量而得,具有组内相关、组间独立的特性。但是由于纵向数据需要重复测量的特性,在实际研究中很容易出现缺失值或异常值。因此,研究纵向数据下回归模型中参数的稳健估计是近年来的研究热点之一,并且也具有很强的实际意义。首先,本文研究了纵向数据下广义线性模型的稳健二次推断估计。利用加权的指数得分函数,有效地控制异常值对估计的影响,同时基于二次推断函数(QIF)进一步提高估计的效率,得到了模型参数有效且稳健的二次推断函数估计(ERQIF)。在一定的条件下,证明了所得估计的渐近正态性和相合性。其次,在响应变量有单调缺失机制下,本文研究了纵向数据下广义线性模型的广义估计方程。利用加权似然函数得到缺失数据模型中参数的稳健估计,在稳健的广义估计方程(ERGEE)的基础上,采用稳健逆概率加权广义估计方程(IPWGEE)方法得到了响应变量单调缺失下回归参数的稳健估计方程。针对两组研究,数值模拟结果表明,当离群点存在、工作相关矩阵被错误指定或响应变量缺失时,所得估计均有很好的稳健模拟结果。