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在生存分析，医学统计，可靠性寿命试验等许多实际问题中，经常遇到不完全数据，包括删失，截断，丢失等.在处理这些不完全数据时，人们常常选择非参数模型.Owen在1988年提出的经验似然把似然比方法成功的推广到非参数领域.
在假设检验，置信域构造等问题中，经验似然表现出诸多优点.例如在产生估计量的置信域时，经验似然能充分利用数据自动产生各种不同形状的置信域.在样本量较小的时候，经验似然产生的置信域的覆盖概率往往非常接近于名义概率.利用经验似然还可以充分利用模型中提供的附加信息来提高推断的精度等.
本文利用经验似然方法研究了删失和截断模型中一些常见参数或曲线的的置信域构造问题.在论文第二章，我们讨论在生物医学等领域经常遇到的生存函数差的置信带构造问题.将这一思想与核光滑方法相结合，第三章讨论分位数差以及在应用领域非常有用的ROC曲线的有关推断问题.论文第四章研究失效率函数与密度函数的经验似然推断问题.在论文的最后两章，我们利用被估计的经验似然方法给出了右删失线性模型回归参数的置信域和左截断数据中截断概率的区间估计.在以上所有问题的研究中，我们都给出了详细的模拟结果.模拟结果显示了经验似然方法的优越性.