区间删失数据是生存分析中的一种常见且非常重要的数据类型,针对这种数据的现有研究大多假设了独立删失机制,也就是说删失时间与事件失效时间是独立的,但这种假设在现实问题中并不一定成立,此时忽略删失时间与事件失效时间之间的相依性很可能会造成分析结果的有偏甚至错误。已有文献采用Cox模型(也称比例风险模型)对相依区间删失数据进行研究。而加法风险模型是生存分析中除Cox模型以外的另一种重要模型,和Cox模型不同,在加法模型中,协变量对寿命变量的危险率的影响是以加法形式呈现,协变量效应直接刻画了危险率的绝对变化量。当前对加法模型的研究还不是很多,且大多数研究针对右删失数据或者独立删失机制下的区间删失数据。本文讨论了加法风险模型下相依区间删失数据的半参数回归问题,通过引入隐变量来刻画失效时间与删失时间两者之间的相关关系,并采用极大似然方法对参数进行估计。此外,本文还给出了估计量的渐近正态性的证明,并采用模拟试验来对文中算法的效果进行评估,数值模拟结果显示文中的估计算法是合理有效的。