近些年来,作为比例风险模型的一种替代和补充,加速失效时间模型的发展特别迅速,相关研究成果也越来越多,但有关多元加速失效时间模型(AFT)的研究非常少,特别是对于现时数据。加速失效时间模型的重要性和实用性是毋庸置疑的,这也是本文的理论意义所在。实际中,我们的生存数据往往十分复杂,现时二阶段数据就是其中比较重要的一类,在医学统计和生物统计中都有非常重要的应用。本文讨论了二阶段加速失效时间模型的参数估计方法以及一些相关的模拟和检验。我们结合了一般加速失效时间模型的形式以及二阶段现时数据的特殊结构引入了一个用于分析二阶段现状数据的多元加速失效时间模型。针对极大似然估计所面临的一些难题,结合、MC、NR算法,提出了一种新的适合该模型的算法。然后,我们对模型进行了一些数值模拟,分别比较了本文模型和两类其他方法对现时二阶段数据的模拟结果,结果表明我们的方法更具优势。最后对模型的稳健性进行了分析和简单的模型检验来证明我们模型的准确性,并基于此将模型推广到了更一般的情形。