2023年6月不完全数据的威布尔分布估计和失效预测方法石谨宁（长城电源技术有限公司，广东深圳518108）【摘要】不完全数据由失效数据和删失数据组成袁此类数据模型的分布拟合估计在电子产品可靠性评估工作中具有重要意义遥根据某服务器电源产品的市场使用数据袁基于Minitab统计分析软件的生存分析方法袁研究不同删失类型数据模型的威布尔分布参数估计袁探究不同删失类型数据集的分析差异袁为提高产品的可靠性和失效风险评估提供参考遥【关键词】不完全数据曰威布尔分布曰Minitab曰失效预测【中图分类号】TB114【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）06-0163-030引言电子产品在生命周期内的使用数据大多属于不完全数据，如何对这类数据进行准确可信的评估和失效预测，是电子产品可靠性评估工作中的常见问题。本文根据服务器开关电源产品的市场使用数据，基于Minitab统计分析软件提出了不同删失类型的不完全数据可靠性评估和失效预测方法。1不完全数据定义1.1不完全数据的一般形式在研究过程中，能够明确观察记录每个研究对象的生存时间或发生终止事件（如故障、损坏、爆炸）的具体时间，这种类型的数据称之为完全数据，不完全数据是除完全数据以外其他所有情况观察到的数据。当研究对象发生了其他事件或生存结局，无法明确观察到发生终止事件的生存时间，这类数据称作删失数据或不完全数据。在工程应用中，很难保证全部获得完全数据，统计失效数据的时间通常是随机截尾的，如某一失效事件突然发生或当产品的质量数据变差时等。某型服务器电源特定失效模式的失效数据如表1所示，其特点是失效数据和删失数据交叉分布[1]。1.2失效和删失数据失效数据通常包含各个样品的特征参数，如时间、拉力、强度等。表1中的失效时间，是出货至某失效发生时的时间区间。失效样品记录了确切的失效时间，而同批次其他样品未来将会发生失效的时间是未知的，这种情况下的数据称为删失数据。失效数据通常是通过某种方式删失的，其中右删失和区间删失是最常见的删失数据类型[2]。使用Minitab统计分析软件的数据集模型，当失效时间与删失时间互相混杂在一起时，必须有一列文本值或数值指示每个观测值是失效还是删失。2不完全数据模型2.1右删失数据模型观察样本的起始时间为已知，但终止事件发生的时间为未知，无法获取具体的生存时间，只知道生存时间大于观察时间，这种类型的数据称为右删失。Minitab中右删失数据区分了时间删失和失效删失两种类型。时间删失表示在指...
