在生存分析中,对右删失数据问题的研究常假设删失时间与失效时间相互独立.然而研究者经常要面对非独立删失的问题,即删失时间与失效时间可能相互关联并彼此影响,尤其表现在临床试验中.如果不考虑这种相关性,便无法得到生存函数的有效估计.针对这种相依结构已有很多处理方法,连接函数与脆弱模型因其应用普遍而受到广泛关注。在生存分析问题的研究中,随机变量的联合分布能够反映出随机变量之间的相依结构,准确地构造出随机变量的联合分布将会降低问题研究的困难程度。连接函数将联合分布构建问题简化为边际分布以及边际分布之间的相关结构的估计问题,使得联合分布的构造问题更加容易也更加准确。脆弱模型则通过引入脆弱变量使得随机变量之间相互独立,而各随机变量的边际分布亦可得出,在此条件下进一步得到联合分布。本文主要对信息右删失数据下比例风险模型的相关估计问题进行了研究.利用阿基米德连接函数与脆弱模型分别对删失时间和失效时间的联合分布函数进行假定,在以往的研究中,通常都假定连接函数的类型及参数均已知,本文则在连接函数参数未知的情况下,对删失时间和失效时间的联合分布函数进行假定。在连接函数参数的可识别条件下,得到了连接函数的参数,比例风险模型参数以及基准累积风险函数的极大似然估计。在脆弱模型中,利用EM算法得到比例风险模型参数以及基准累积风险函数的估计,最后通过模拟计算的方法验证了两种估计方法的可行性以及估计量的有效性。