在许多科学领域,如医学、生物学、保险精算学及人口统计学等领域,在收集数据的时候我们发现这些数据集往往有一个共同特征:数据信息都是不完全的,数据有删失。　　数据的删失有各种形态,本文集中于I型区间删失数据参数估计的研究。由于数据缺失,有些估计方法,如中点法、极大似然估计、矩估计等,估计效果不是很理想,不能得出显示解,只能使用迭代的方式进行模拟计算,实际操作比较麻烦,故本文考虑使用Bayes估计的方法。　　文中分别给出了指数分布、Weibull分布、Pareto分布在I型区间删失数据下Bayes估计,针对指数分布和Pareto分布选取Γ分布作为先验分布,并得出显示解;Weibull分布选取倒Γ分布作为先验分布,也得出了显示解。使用Matlab随机模拟的方式对结果进行了模拟,并给出了矩估计模拟结果进行比较。　　文中还对II型区间删失数据使用Bayes估计的方法做了一些处理。