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本文研究了Cox比例风险模型中协变量部分缺失且参数满足线性不等式约束下的极大似然估计问题．在实际问题中特别是对生存分析的研究中，数据经常会出现删失、截断、缺失的情况．如何利用这部分不完整的数据信息和参数的约束信息对于实际问题来说是有意义的．这样可以提高分析的精度，并节省试验费用．本文利用EM算法和约束下优化算法得到了数据部分缺失且参数满足线性不等式下的极大似然估计．