生存分析是针对生存时间提出的一种统计方法,加速失效时间模型是生存分析中最受欢迎的模型之一,研究协变量与对数生存时间之间的回归关系。模型形式接近于一般的线性回归方程,回归系数的解释也与一般线性回归相似,从而加速失效回归模型在拟合生存数据有一定的优势。本文第一项工作是建立广义指数分布下加速失效回归模型。我们关注影响它的协变量是如何对删失变量产生影响的。针对右删失数据的特点,建立的参数回归模型,采用极大似然估计的方法,Newton-Raphson算法对参数和回归系数进行估计,模拟结果证明了该模型的有效性,并应用到妇女乳腺癌疾病的数据中,说明该模型有良好的适用性。本文第二项工作是建立三参数威布尔分布下的加速失效回归模型,针对Ⅱ型区间删失数据,构造了极大似然函数。因为三参数威布尔分布中位置参数满足t≥γ,所以似然函数求解的约束条件为exp(logt-x′β)-γ≥0。用极大似然估计的方法对参数进行估计。模拟结果证明该模型有效性。将该模型应用到血友病患者是感染艾滋病的潜在人群的数据中,证明其适用性。希望所得的研究成果对临床疾病诊断提供一些的帮助。