现如今在许多不同的领域中,比如生命科学、医学、工程科学、心理学、社会学等,都出现会对某个个体、某个事件的死亡或者失效时间的预估,我们把该时间定义为生存时间或寿命。寿命常会出现区间删失,即只知道其处于某个范围。近年来已有不少作者对区间删失型数据有所研究,并且给出了参数估计的理论推断过程。但这些估计方法在实际应用中大都复杂、繁琐,对一般的工作人员来讲可操作性不强。对于右删失数据,其模型、参数估计的理论研究都较完善,现如今的专著、教材中基本都会介绍常用的右删失数据分析方法,而对比例优势模型介绍则不多。该模型的特点是优势比率为常数,实际中的数据会呈现这样一个特征。而对于有这种特点的区间删失数据的处理上,参考文献资料更少,本文提出了自己的一种处理方式来得到该类问题的参数估计。本文通过模拟得到服从比例优势模型的区间删失数据,应用四种方法进行处理,基于此可以直接利用处理右删失数据的比例优势模型来得到区间删失数据的参数估计。通过对比发现多重插补法在处理该问题上的优良性质。本文第二章介绍了比例优势模及Tanner、Wong是出来的数据增强算法(PMDA)。第三章第一节将缺失数据处理方法的思想应用于区间删失型数据的比例优势模型中,进而得到几种方法对应的参数估计。通过模拟结果可以看到,比例优势模型结合多重插补方法应用到区间删失数据中效果最好。第二节将该方法应用到实际数据中得到参数估计,进一步说明该方法行之有效。