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Verallgemeinerte lineare Modelle mit festen und zufälligen Effekten bieten eine elegante Möglichkeit zur Modellierung abhängiger Beobachtungen. Bei der Schätzung der Modellparameter wird in der Regel angenommen, dass die zufälligen Parameter eine multivariate Normalverteilung besitzen. In diesem Projekt wird ein alternativer und speziell für kleine Stichprobenumfänge geeigneter Ansatz betrachtet, bei dem zwar, wie üblich, die bedingte Verteilung  der abhängigen Variable bei gegebenen Werten der zufälligen Parameter zur Exponentialfamilie gehört, die Verteilung der zufälligen Effekte jedoch aus Randomisierungsüberlegungen abgeleitet ist. Für das sich ergebende semiparametrische Modell wird ein Schätzalgorithmus entwickelt. Weiterhin wird in Simulationsstudien numerisch untersucht, wie sich Verletzungen der Normalverteilungsannahme auf die Schätzungen auswirken.