本文分别在Cox比例风险模型和Cox比例风险治愈率模型的框架下,考虑了协变量非随机缺失数据下的以似然函数为基础的估计问题。首先,本文给出了协变量非随机缺失数据下Cox比例风险模型的半参数极大似然估计。在假设缺失协变量的条件分布已知的情形下,我们证明了模型未知参数和基准危险率函数的半参数极大似然估计的存在性,在一定的条件下,推导了该估计的相合性和弱收敛性质。通过数值模拟,评价我们提出的方法在有限样本下的表现,并与使用缺失协变量的条件分布的估计值而得到的半参数极大似然估计进行比较。对于肺结核(TB)数据的真实例子,我们运用提出的方法分析了肺结核的相关致病因子。其次,我们考虑了半参数的logistic/比例风险混合模型,也称作比例风险治愈率模型。该混合模型用比例风险模型来建模生存时间,用logistic回归模型来建模治愈率。我们在协变量非随机缺失数据下,提出了半参数极大似然估计的方法来计算模型参数和基准危险率函数的估计。同时,我们推导了所得估计的渐近理论性质,从而得到其协方差的估计。在算法方面,我们利用完全的而非观测到的似然函数来构造似然估计方程,并采用EM算法来求解。模拟研究和真实数据的分析表明我们提出的方法是有效的。