本文对数据随机缺失时模型的估计与检验问题进行研究，具体分为两个部分。第一部分对失效信息随机缺失时可加危险率模型的估计进行研究。我们充分利用失效信息和缺失信息的概率模型的信息，通过构建估计方程，得到了回归参数和基准累积风险函数的三个估计。我们证明了所提估计的渐近正态性，并进行数值模拟研究所提估计的有限样本性质。我们还利用数值模拟研究比较了所提估计与文献中的估计的有限样本性质，并通过对乳腺癌数据的分析验证本文所提出的方法的效果。第二部分对响应变量随机缺失且协变量中高维时参数模型的检验问题进行研究。我们首先使用插补和逆概率加权的方法处理缺失数据，然后给出基于投影的经验过程检验方法对参数模型进行检验。我们证明了原假设和局部对立假设模型下所提检验统计量的渐近性质，得出所提检验统计量是相合的，且可以检测出以参数收敛速度收敛至原假设的局部对立假设。数值模拟以及对比马印第安人糖尿病数据的分析也证明了所提检验方法的良好性质。