第一章 绪论 1
1.1 问题产生的背景以及理论与应用的意义 1
1.2 退化型失效的有关问题 3
1.3 退化轨道与退化数据 4
1.4 退化中的波动 8
第二章 退化数据统计模型及其参数估计 11
2.1 退化轨道函数 11
2.2 退化数据统计模型 12
2.3 一般退化轨道中的参数估计 13
2.4 失效分布函数 15
2.4.1 FT（t）的解析解 16
2.4.2 FT（t）的数值积分解 22
2.4.3 FT（t）的蒙特卡罗解 23
2.4.4 FT（t）的Bootstrap置信区间 24
2.4.5 近似的退化分析 25
第三章 线性退化模型的参数估计 29
3.1 平衡数据结构的随机系数线性模型 29
3.2 非平衡数据结构的混合系数线性模型 34
3.2.1 模型 34
3.2.2 参数向量a和b的估计 35
3.2.3 误差方差σ2与协分差∑的估计 41
3.2.4 平衡数据结构下的结果 42
3.3 参数估计的大样本性质 43
3.4 破坏性测量数据的处理 48
3.4.1 背景与模型 48
3.4.2 随机截距模型中参数的LSE 49
3.4.3 随机斜率模型中参数的LSE 52
第四章 连续测量退化数据的统计分析 55
4.1 失效分布的p分位数 55
4.1.1 退化量y（t）的p分位数 55
4.1.2 失效分布的p分位数 56
4.1.3 分位数的估计 58
4.2 失效分布矩的估计 60
4.2.1 寻求E（Tk）的表达式 60
4.2.2 用寿命的预测值估计各阶矩 61
4.2.3 二阶Taylor近似估计（△法） 62
4.2.4 矩的二次逼近估计 64
4.3 药品的货架寿命 66
4.4 变动失效水平的处理方法 70
4.4.1 变动失效水平处理退化数据方法 70
4.4.2 金属膜电阻值退化数据处理 73
4.4.3 晶体管参数退化数据处理 78
附表4.1 金属膜电阻值退化数据 80
附表4.2 晶体管参数的退化数据 87
第五章 退化数据的变换及其有关推断 91
5.1 模型及其变形 91
5.2 消除退化数据间相关性的线性变换 94
5.3 方差分量的估计 96
5.3.1 方差分量σ2 e的估计 96
5.3.2 方差分量σ2 b的估计 100
5.3.3 随机效应的检验 102
第六章 加速退化试验数据的统计分析 105
6.1 晶体管漏电流恒加退化试验 105
6.1.1 恒加退化试验的设计与实施 106
6.1.2 退化数据统计模型 107
6.1.3 参数估计与加速方程 109
6.2 绝缘材料的恒加退化试验 111
6.2.1 绝缘材料恒加退化试验的设计与实施 111
6.2.2 退化数据统计模型 112
6.2.3 参数估计与加速方程 113
6.3 浸溃漆的加速退化试验 115
6.3.1 恒加退化试验的设计与实施 116
6.3.2 恒加退化数据的统计分析 117
6.3.3 步加退化试验的设计与实施 119
6.3.4 步加退化数据的统计分析 121
附表6.1 场效应晶体管漏电流Idss的退化数据 126
结束语 130
参考文献 132