在生物统计,临床医学和工业可靠性等应用研究领域中,研究个体可能重复的经历某种事件或者失效,这种事件称为复发事件.复发事件数据是指对个体进行观察,某种感兴趣事件重复发生的时间所组成的数据.当只对一种类型结果感兴趣时,这时所得到的是单类型复发事件数据.如果在研究中感兴趣的结果有多种类型,并且这些感兴趣的结果在观察时间内可能发生多次,这时所得到的是多类型复发事件数据.对于多类型复发事件,考虑协变量对复发事件的影响程度.本文介绍了生存时间函数和比例危险率模型以及单类型复发事件数据的统计模型.对多类型复发事件数据下的可加-加速均值回归模型,给出了模型中未知参数和非参数函数的估计方法.利用现代经验过程理论,证明了这些估计的渐近性质.最后,文章讨论了多类型复发事件间隔时间数据下的可加-加速危险率模型,给出了模型中未知参数和非参数函数的估计方法,在一定的正则条件下,证明了这些估计的相合性和渐近正态性.