本文基于Dirichlet过程为先验分布，给出了区间数据下总体分布非参数Bayes估计的表达式。讨论了Dirichlet过程先验分布中超参数α的两种确定方法。最后给出本文所构造的方法在加速寿命试验中的应用实例。　　 第一章主要介绍区间数据下非参数Bayes估计的发展及研究的意义，并说明了本文的创新之处。　　 第二章基于Dirichlet过程为先验分布，给出了区间数据下总体分布非参数Bayes估计的表达式。通过对常用分布的随机模拟，阐述了几类先验分布对估计效果的影响；最后与参数极大似然法比较，本文所构造的方法与之具有相近的估计效果。部分内容已录用于《上海大学学报(自然科学版)》。　　 第三章主要研究超参数α的两种确定方法：一是极小化积分均方误差(IMSE)。二是含罚项的缺一交叉验证法。　　 第四章主要是给出本文所构造的方法在加速寿命试验中的应用。