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可加模型在回归分析中已经有了十分广泛的应用，本文不直接考虑分布，转而对等价的危险率函数做回归。这里着重考虑的可加危险率函数是在给定协变量的条件下的危险函数，它是一个基准危险率函数和协变量回归函数之和。同时本文处理的数据是有缺失的删失死亡时间数据，为了补足缺失数据我们用局部多项式回归这种有广泛应用的非参数方法。另外我们假设真实的协变量能够在一个随机选择的确定集合上度量(随机缺失)，但是一个有相同定义域的替代协变量能够在所有观测上度量，这个替代变量也就是原来真实协变量的补充版本。替代协变量的限制是通过基于真实协变量的矩给出的，并且只有这些条件的给定。在KulichandLin(2000)给出了替代变量基于真实变量的条件矩的参数形式，并基于此给出了估计，本文中则用非参数统计(核估计，局部多项式线性估计)的方法给出不能观测的真实协变量的估计值，接着修正非参数估计的偏差后利用LinandYing(1994)给出的可加危险函数的估计方法得到需要的参数估计值。并讨论估计值的渐进正态性质以及其它相关量的性质。