在临床试验中,终点事件是否发生以及何时发生是研究的重点。随着医疗水平和工业技术的进步,有时会发现在一定观察期内一部分个体始终不会发生终点事件,我们称这部分个体为治愈者。混合治愈模型是研究包含治愈率问题的有力工具,也是生存分析和可靠性统计领域的研究热点。然而目前大多数相关研究主要基于极大似然方法和主观贝叶斯方法,客观贝叶斯方法在混合治愈模型中的应用仍是研究的空白。本文主要对基于Weibull分布含右删失数据的混合治愈模型进行客观贝叶斯分析,首先详细介绍了无信息先验的推导方法,接着在明确了模型形式后,引入隐变量得到模型的完全似然函数,并通过EM算法给出三个参数的极大似然估计。然后在一定假设条件下通过近似方法计算Fisher信息矩阵,进而推导出三个参数的Jeffreys先验,reference先验和概率匹配先验,并验证后验分布的恰当性。最后,将后验推断应用于数值模拟和实例研究中,并且与极大似然估计的结果进行对比。实验结果表明,针对基于Weibull分布的混合治愈模型,本文提出的客观贝叶斯方法比极大似然方法对参数的估计效果更好,这种优势在样本量小时比较明显。