中文摘要：

复发事件数据是生命科学，医学, 经济学, 社会学等领域中经常出现的一种复杂删失数据，对这类数据的统计分析是当前生物与医学统计研究的热点之一，也是各相关学科发展的重要基础。本项目诣在带终止时间的复发事件数据下，针对一些重要的半参数比率和均值模型，随机效应模型和变系数模型等，进行建模的理论和方法创新。对所建立的模型进行统计推断，进而研究模型检验方法，变量选择方法，以及协变量丢失或其测量具有误差等情况下的各种半参数模型的估计问题。在此基础上，对有终止时间的多类型复发事件数据和集群复发事件数据进行相应的统计推断，包括参数估计，模型检验和变量选择等。最后把所得的研究结果用于生命科学和医学等实际中，为解决与其相关的实际问题提供有效的统计方法和可靠的理论支持。此项目是统计应用基础研究前沿的课题之一，具有重要的理论意义和实际应用价值。

结论摘要：

复发事件数据是生命科学，医学, 经济学, 社会学等领域中经常出现的一种复杂删失数据，对这类数据的统计分析是当前生物与医学统计研究的热点之一，也是各相关学科发展的重要基础。本项目主要在带终止时间的复发事件数据下，针对一些重要的半参数比率和均值模型，随机效应模型和变系数模型等，进行了建模的理论和方法创新。对所建立的模型进行了统计推断，进而研究了模型检验方法，变量选择方法，以及协变量丢失或其测量具有误差等情况下的各种半参数模型的估计问题。在此基础上，对有终止时间的多类型复发事件数据和集群复发事件数据进行了相应的统计推断，包括参数估计和模型检验等。最后对所提出的方法进行了数值模拟验证并用于一些实际数据分析中，为解决与其相关的实际问题提供有效的统计方法和可靠的理论支持。此项目是统计应用基础研究前沿的课题之一，具有重要的理论意义和实际应用价值。