El objetivo esencial de esta memoria es desarrollar contrastes de bondad de ajuste y contrastes de no aleatoriedad de los coeficientes en el modelo de regresión con coeficientes aleatorios. En primer lugar, se proponen contrastes de bondad de ajuste de la distribución de los coeficientes a una dada, para extenderlos después al caso en que se postula una familia paramétrica de distribuciones a la que puede pertenecer la de los coeficientes. En ambos casos se prueba la convergencia de los estadísticos propuestos a distribuciones definidas a partir de procesos estocásticos gaussianos, se proponen esquemas de remuestreo y se demuestra que son útiles para aproximar esas distribuciones: los estadísticos obtenidos por remuestreo convergen a la misma distribución que los estadísticos originales. Finaliza la memoria con el estudio del contraste de constancia de los coeficientes. Se sigue la línea de investigación desarrollada en los capítulos precedentes y se prueban resultados que apoyan la definición de diversas formas de contrastar esa hipótesis. Se utilizan también algoritmos de remuestreo para obtener los puntos críticos de estos tests.