近年来生物医学领域中,病人的生存数据搜集工作逐步完善,为各种生存模型理论和方法的研究提供了便利,生存分析研究得以不断扩展和深入。一些针对实际问题的生存模型不断被提出,例如加速风险模型、混合治愈模型等,研究者们在此基础上提出并推广了各种估计方法。近十年来,半参数生存模型的平滑估计研究有很大的突破,扩展了一些新的生存模型在实际中的应用。本文主要探讨近年来新提出的一些平滑估计方法在几个重要的生存模型中的应用。第一章是全文的引言,介绍了研究背景以及本文的主要工作。第二章介绍了本文着重研究的两种生存模型：风险回归模型和混合治愈模型。第三章介绍了几种口前广泛采用的半参数估计方法。本文的主要部分按三个不同的平滑估计方法分别讨论,第四章将一种基于秩估计方程的诱导平滑方法应用于加速风险模型,第五章将剖面似然函数方法应用于加速风险混合治愈模型的EM算法,第六章将平滑半参-非参方法应用于混合治愈模型。我们还通过模拟比较研究等手段考察了每种方法的有效性和可靠性。第七章通过几个乳腺癌数据,利用本文介绍的方法考察了乳腺癌不同的病理阶段对治愈率以及未治愈病人生存分布的影响。第八章对全文作了总结,并展望了将来可能的研究方向。本文的创新点主要包括以下几个方面：(1)将诱导平滑方法成功应用于加速风险模型,使得加速风险模型的参数估计及其方差估计更为有效可靠。(2)将剖面似然函数方法应用于加速风险混合治愈模型的EM算法中,解决了生存函数的估计问题。(3)对于混合治愈模型提出了新的平滑半参-非参估计方法,通过对生存密度函数的平滑近似,使得参数估计及其方差估计变得更容易。(4)利用半参数平滑估计方法对乳腺癌等真实数据进行了分析,成功地估计出不同病理阶段对生存分布的影响以及治愈率,并得到了可靠的参数方差估计,为预测病人的存活时间提供了依据。