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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LSE49

3.4.3 随机斜率模型中参数的LSE52

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