近年来，生存分析的理论和方法已经广泛应用于社会生活的各个领域，为人类的医疗卫生保健事业和工业生产提供科学的指导依据。就医学研究来说，怎样从众多的预后因素中筛选出对疾病的发生、发展有较大影响的重要因素，已逐渐成为医学研究的热点。在这一方面，国际上当今最流行的有两大类模型：Cox比例风险回归模型和加速失效时间模型。它们各有自己的优缺点和适用范围。其中Cox模型的研究工作已经取得了很大的进展，得以为广大的医务人员所运用，而对加速失效时间模型的研究还很不成熟，在实际工作中也很少应用。但是它又是非常重要的一类模型，能用于分析许多不适合Cox模型的生存数据，所以有必要对其进行深入的研究和探讨。 本次研究结合当今国际上有关方面的最新进展，主要从模型建立方面对AFT模型进行了一些论述。在研究过程中采用了参数法和非参数法：首先结合实例，用威布尔回归模型、对数logistic回归模型、对数正态分布回归模型和广义gamma分布回归模型进行数据分析；然后采用模拟退火法和重复抽样法对数据进行了半参数分析。通过比较论证，表明无论Cox模型适用于否，加速失效时间模型都能对数据做出很好的分析。因此，作为Cox模型的备择模型(替代模型)，建议大家对其有所认识，并能在实际工作中予以应用。