近年来,分位数预测已经成为可靠性工程和生物医学研究领域中的一种十分重要的剩余寿命预测方法。在复杂的寿命数据类型下,研究和建立有效的剩余寿命分位数预测模型具有重要的理论意义和应用前景。本文的主要工作如下:针对竞争风险下的右删失数据,建立了考虑动态协变量的剩余寿命分位数预测的回归模型,其中协变量随时间变化,分位数与协变量呈对数线性关系,由此得到了动态协变量影响剩余寿命分位数的函数关系式;然后给出了模型参数的估计量,并证明了估计量的渐近性和一致性;最后通过仿真实验给出了所建模型在有限样本情况下的特征,同时给出了Channing House数据集的实际案例分析,结果显示所提出模型在提高剩余寿命预测值的精确度方面是有效的。针对左截断右删失数据,建立了剩余寿命分位数预测模型,其中用比例风险模型构建和估计相关生存函数;然后给出了模型未知参数的估计方法,进而得到剩余寿命的估计值;接着证明了估计值的渐近性和一致性;最后通过数值模拟验证了所提出方法在有限样本时的性质,并给出了真实数据集的实例分析结果。结果表明所建立的模型在左截断右删失数据下对剩余寿命的估计值有较好的表现。在复杂情形和复杂数据类型下,建立了考虑动态协变量的基于左截断右删失数据类型的剩余寿命分位数预测模型。给出了剩余寿命分位数与动态协变量的函数关系;然后结合左截断数据类型的特征给出了未知参数的估计方法,从而得到基于动态协变量的剩余寿命分位数估计值;接着推导了估计值的渐近性和一致性;最后采用数值模拟验证了所给预测方法在有限样本时的性质,并给出了实例分析结果。结果显示所提出方法在考虑动态协变量时剩余寿命的预测值的性质有所提高。