广义线性模型是经典正态线性模型推广,其既适用于连续数据,也适用于离散数据的统计建模,在实际中有着十分广泛的应用,其常用推断方法是基于似然方法的似然方程或拟似然方法的估计方程法,或估计方程同其他推断方法如经验似然法相结合使用的推断方法。经验似然是一种广泛应用的非参数统计推断方法,在置信域的构造和假设检验中有着重要的应用,并且其同经典的正态逼近法或Bootstrap方法相对比,经验似然方法具有很多优点,如不需方差估计及Bartlett可校正性,等等。本文考虑固定设计和自适应设计下多维广义线性模型带工作协方差阵的拟似然方程经验似然推断方法。首先,本文通过拟似然估计方程构造经验似然比统计量,并在Fisher阵的最小特征根趋于无穷条件(达到广义线性模型渐近理论研究最弱的假定)及一些正则性的假设下,分别针对固定设计和自适应设计两种情形,获得了经验似然比统计量的渐近卡方性质。然后,针对本文所获得的结果进行数值模拟:在模拟中,选取四种不同的相关阵进行比较,分别为:自然连接函数、单位相关阵,估计的相关阵和真实相关阵。每种情形中样本容量都取50,100,200,500,置信度选取为0.95,通过比较发现:四种相关阵的表现总体上看,自然连接函数、单位相关阵,估计的相关阵和真实相关阵依次变好。特别地,当样本增加时,估计的相关阵和真实的相关阵很接近等等。