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開展壽命數(shù)據(jù)分析工作時，往往需要選擇合適的參數(shù)估計方法對壽命數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計以及可靠性計算。通常情況下，可以選擇使用極大似然法（Maximum Likelihood Estimation，MLE)、秩回歸方法（Rank Regression，也稱最小二乘法）進行壽命數(shù)據(jù)分析。

秩回歸法（最小二乘法），對于可線性化的函數(shù)來說，是一種非常好用的方法。也是工程上使用較多的方法。其原因之一是該方法的計算較為簡單，計算速度較快、直接。通過計算都能夠計算得到參數(shù)估計值。另外，秩回歸法可以衡量所選的分布的擬合優(yōu)度。秩回歸方法適用于完整故障時間數(shù)據(jù)集（沒有刪失、沒有區(qū)間刪失的數(shù)據(jù)）。

極大似然法具有大樣本特性，也正因如此，很多時候默認都選擇極大似然法方法進行壽命數(shù)據(jù)分析、評估。極大似然法是一種漸近無偏估計方法，隨著樣本量的增大，估計值會逐漸收斂并接近準確值。這也意味著樣本量越大，通過極大似然法得到的估計值越精確。反之，如果樣本量較少，那么估計值偏差較大。那么，什么情況才算是大樣本呢？一般認為樣本量需要超過20甚至更多。

兩種方法的優(yōu)劣具體表現(xiàn)在以下幾個方面：

第一、MLE在小樣本情況下偏倚較大，但隨著樣本量的增大，逐漸接近真實值。

第二、LSE比MLE的估計方差要大。

第三、LSE比MLE的p值精確度要高。

第四、LSE比MLE對于參數(shù)估計的精確度要低。

第五、對于刪失情形，LSE的可靠度較低，在極端情況下不可用，而MLE甚至在極端情況下可靠度也較高。

總之，如果樣本量較小且刪失不是特別嚴重，最好使用LSE，否則，一般情況下首選MLE。

此外，要注意對于3參數(shù)威布爾分布或其他3參數(shù)分布計算。MINITAB軟件求似然函數(shù)的最大值時所用的方法是Newton- Raphson算法，對于3參數(shù)威布爾分布或其他3參數(shù)分布計算，對于某些數(shù)據(jù)來說，似然函數(shù)有時會出現(xiàn)無解的情況，因此一般的極大似然估計方法就不適用了。此時， MINITAB軟件會利用修正算法固定一個參數(shù)的值，然后找到另兩個參數(shù)的極大似然估計。