复发事件数据常常出现在生物学、医学、经济学、社会学等领域。由于复发事件数据结构复杂，对它的统计分析己经受到学者们广泛重视，其相应研究结果不仅丰富了生存分析，医学与生物统计的研究内容，而且为各交叉学科研究提供理论依据和实际指导。　　 自二十世纪八十年代开始，对复发事件数据的分析研究已经取得了丰富的成果。对复发事件数据的研究主要集中在对复发时间和间隔时间的分析。对复发事数据分析的模型包含两个方面：一方面，基于强度过程，对强度函数和危险率函数进行建模。另一方面，对复发事件数据而言，由于复发事件的均值函数比强度函数更具有解释意义，因此学者们对均值函数或比率函数进行了建模。　　 本文在复发事件间隔时间数据下，首先回顾了可乘危险率模型和可加危险率模型，利用估计方程的思想得到参数和基准危险率函数的估计，以及所得估计的渐近性质。接着讨论了可加可乘危险率模型，对于此危险率模型中参数和基准危险率函数，同样采用估计方程的思想将其估计出来，然后证明了估计量的大样本性质。