本文研究了α-混合样本下含附加信息时M-泛函的统计推断.首先，本文对α-混合序列，M-泛函，经验似然方法作了简单的介绍，使我们对研究的对象和方法有一个初步的了解.接着，在含有附加信息时，利用经验似然的方法，创建一个新的M-估计量.证明了α-混合样本下含附加信息时M-估计的渐近分布为正态分布.最后，同样利用经验似然法，运用分组技术，证明了关于M-泛函的对数经验似然比统计量的极限分布为卡方分布，由此构造出M-泛函的经验似然置信区间.　　本文的创新之处主要体现在:　　1.本文首次证明了在α-混合样本下，含附加信息时M-泛函的经验似然比统计量的极限分布为卡方分布，并构造了经验似然置信区间，扩大了经验似然的使用范围.　　2.本文证明了α-混合样本下含附加信息时M-估计的渐近分布为正态分布，拓展了独立样本下含附加信息时的M-估计的结果.