可靠性数据分析
报告中数据分析的有效性和可靠性的统计检验和验证
报告中数据分析的有效性和可靠性的统计检验和验证一、什么是数据分析的有效性和可靠性数据分析的有效性和可靠性是指通过科学的统计方法对获得的数据进行验证和检验，以确定数据分析的结果是否具备科学可靠性和有效性。
有效性是指数据分析结果能否准确地反映问题的本质和实际情况，可靠性则是指数据分析结果是否稳定一致，不受抽样误差和其他随机因素的影响。
二、数据收集的有效性和可靠性的验证1. 大样本抽样方法验证数据收集的有效性和可靠性使用大样本抽样方法可以增加样本的代表性和数据的稳定性。
通过随机抽取足够数量的样本进行分析，可以降低抽样误差对分析结果的影响。
另外可以采用多次重复抽样的方法验证结果的稳定性。
2. 问卷设计和调查数据的有效性和可靠性验证在数据收集过程中，问卷设计是至关重要的环节。
合理的问卷设计能够保证所收集的数据具备科学性和准确性。
可以通过内部一致性检验、评估问卷的信度和效度等方法验证问卷的有效性和可靠性。
三、数据分析方法的有效性和可靠性验证1. 描述性统计分析的有效性和可靠性验证描述性统计分析是常用的数据分析方法之一，它可以通过概括和总结数据的方式揭示数据的基本情况。
在验证描述性统计分析结果的有效性和可靠性时，可以采用置信区间方法和假设检验方法进行验证。
2. 相关分析的有效性和可靠性验证相关分析是用来研究两个或多个变量之间关联关系的统计方法。
在验证相关分析结果的有效性和可靠性时，可以使用假设检验方法验证相关性是否显著，并通过散点图等图形展示变量之间的关系。
四、数据预处理的有效性和可靠性验证在进行数据分析之前，通常需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
数据预处理的有效性和可靠性验证可以通过对处理过程的透明度、一致性、可复现性进行检验。
五、模型分析的有效性和可靠性验证在数据分析过程中，常常会使用统计模型来解释数据之间的关系。
模型的有效性和可靠性验证可以通过拟合度检验、参数估计的置信区间、模型稳定性的检验等方法进行验证。
可靠性统计数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着科技的飞速发展，产品的可靠性成为了企业竞争的重要指标。
可靠性统计分析作为产品设计和生产过程中的关键环节，对于确保产品质量和提升市场竞争力具有重要意义。
本报告旨在通过对某型号电子产品的可靠性数据进行分析，评估其可靠性水平，并提出相应的改进措施。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所采用的数据来源于某型号电子产品的生产批次和售后服务记录，包括产品寿命周期内的故障数据、维修数据以及用户反馈等。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，剔除异常值和错误数据，确保数据的准确性。
（2）数据分类：将数据按照产品型号、生产批次、故障类型等进行分类。
（3）数据转换：将部分数据转换为便于分析的统计量，如故障率、故障密度等。
三、可靠性统计分析方法1. 故障率分析故障率是衡量产品可靠性的重要指标，本报告采用故障密度函数（Density Function）和故障累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）进行故障率分析。
2. 可靠性寿命分布通过对故障数据的分析，确定产品的寿命分布，常用的寿命分布模型有指数分布、正态分布、对数正态分布等。
3. 可靠性指标计算计算产品的平均寿命（Mean Time to Failure，MTTF）、可靠度（Reliability）等可靠性指标。
4. 故障树分析针对产品故障原因进行故障树分析，找出关键故障模式和故障原因。
四、数据分析结果1. 故障率分析根据故障密度函数和CDF，计算得到产品的故障率为0.005/h，说明产品在正常工作条件下具有较高的可靠性。
2. 可靠性寿命分布通过对故障数据的拟合，确定产品的寿命分布为指数分布，其参数为λ=0.002/h。
3. 可靠性指标计算计算得到产品的MTTF为500小时，可靠度为0.98，表明产品在正常工作条件下具有较高的可靠性和稳定性。
4. 故障树分析通过对故障树分析，发现产品故障的主要原因是电路板设计缺陷、元器件质量问题以及外部环境因素。
报告中的数据可靠性和有效性分析
报告中的数据可靠性和有效性分析导言：数据在现代社会中扮演着重要的角色，不论是科学研究、商业决策还是政府管理，数据的可靠性和有效性都是至关重要的。
在撰写报告时，我们需要对所使用的数据进行可靠性和有效性分析，以确保报告的准确性和可信度。
本文将从数据收集、数据处理、数据分析和数据解释等方面进行详细论述，旨在探讨报告中数据的可靠性和有效性。
一、数据收集的可靠性和有效性分析1.1 数据来源的可靠性在进行数据收集时，数据来源的可靠性是首要考虑的因素之一。
我们需要选择可信度高且具有信誉的数据来源，例如权威的统计机构、科研机构或专业的调查公司。
此外，我们还需要对数据采集过程进行监测和审核，以确保数据的准确性和真实性。
1.2 数据采样的有效性针对大规模数据的情况，我们通常采用采样的方式进行数据收集。
在进行采样时，我们需要确保样本的代表性，以尽可能减小采样误差。
采样方法应科学合理，并基于统计学原理进行设计，使得样本能够准确地反映总体的特征。
1.3 数据收集的可靠性检验数据的可靠性不仅体现在数据来源的可信度上，还体现在数据收集过程的严谨性和准确性上。
我们可以通过重复抽样、回溯调查或专家评估等方法，对数据进行可靠性的检验。
此外，及时发现和排除数据收集中的错误和偏差也是保证数据可靠性的重要环节。
二、数据处理的可靠性和有效性分析2.1 数据清洗的可靠性数据清洗是在数据收集之后的一个重要环节，旨在对数据进行筛选、排除脏数据和纠正错误数据。
我们需要设计合理的数据清洗流程，并确保数据清洗过程的可靠性。
通过数据清洗的过程，我们可以提高数据的准确性和一致性，进一步保证数据的可靠性。
2.2 数据质量的评估和控制数据质量的评估和控制是数据处理的一个重要环节。
我们可以通过建立数据质量评估指标体系，对数据的准确性、完整性、一致性和时效性等进行评估。
同时，也应制定相应的数据质量控制措施，确保数据的质量达到可靠和有效的要求。
2.3 数据转换和归一化在进行数据处理的过程中，可能需要对数据进行转换或归一化。
数据可靠性需求分析
数据可靠性需求分析在当今信息化的时代，数据的可靠性对于企业和组织来说至关重要。
无论是在业务决策、产品开发还是用户服务过程中，数据的准确性和可信度都是保障成功的关键。
因此，进行数据可靠性需求分析是十分必要的。
本文将从数据存储、数据传输以及数据备份三个方面，对数据可靠性需求进行分析。
一、数据存储的可靠性需求分析数据存储作为最基础的数据管理方式，对于数据的安全性和可靠性要求较高。
以下是数据存储的可靠性需求分析的几个重要方面。
1. 数据的完整性数据的完整性要求保证数据存储过程中不丢失、不被篡改。
为了满足这一需求，可以采用校验和算法或加密算法对数据进行验证和保护，确保数据的完整性。
2. 数据的可用性数据的可用性是指数据在存储过程中可以随时被访问和使用的能力。
为了确保数据的可用性，需要采用高可用性的存储设备和冗余备份技术，确保数据在硬件故障时能够及时恢复。
3. 数据的持久性数据的持久性要求数据在存储设备上长期保存而不受损坏和意外删除的影响。
为了实现数据的持久性，可以采用定期备份和灾备技术，将数据备份到多个不同的物理位置，防止单点故障导致数据丢失。
二、数据传输的可靠性需求分析数据传输是指数据在不同系统或网络之间进行传递和交换的过程。
以下是数据传输的可靠性需求分析的几个重要方面。
1. 数据的实时性某些业务场景中，数据的实时性要求比较高，需要保证数据能够及时传输到目标系统并被处理。
为了实现数据的实时传输，可以采用高速网络传输技术，如光纤网络，减少数据传输的延迟。
2. 数据的准确性数据的准确性要求传输过程中数据不出现错误、丢失或重复。
为了确保数据的准确性，可以采用校验和机制和数据重传机制，及时发现和纠正传输中的错误。
3. 数据的安全性在数据传输过程中，需要保证数据不会被未授权的人员窃取、篡改或破坏。
为了确保数据的安全性，可以采用加密技术和安全传输协议，对数据进行加密和身份验证。
三、数据备份的可靠性需求分析数据备份是指将数据复制到其他存储介质或位置，以应对数据丢失或灾害事故的发生。
可靠性分析报告范文
可靠性分析报告范文一、引言可靠性是指系统在规定的条件下，按照规定的功能要求，在规定的时间内正常工作的能力。
作为一个重要的属性，可靠性在各行各业都有着重要的应用。
本报告旨在对一些系统的可靠性进行分析，并提出改进建议。
二、可靠性指标分析1.故障率：故障率是指在系统的使用寿命内，单位时间内发生故障的平均次数。
故障率的高低直接影响到系统的可靠性。
在对该系统进行可靠性分析时，我们发现在最近的一年内，该系统的故障率较高，平均每个月出现3次故障，严重影响了系统的正常运行。
2.平均修复时间：平均修复时间是指每次发生故障后，平均需要进行修复的时间。
通过对过去记录进行统计，我们发现平均修复时间较长，每次故障平均需要花费3小时进行修复。
这意味着当系统发生故障时，需要消耗大量的时间来修复，严重降低了系统的可用性。
3.可用性：可用性是指系统能够按照要求正常工作的时间占总时间的比例。
通过对系统近期的使用情况进行分析，我们发现系统的可用性较低，平均每月只有90%的时间能够按要求正常运行，其他时间都用于故障修复。
三、可靠性改进建议1.提高系统的稳定性：通过对系统的故障率分析，我们发现故障主要是由于硬件设备老化和软件版本升级不及时导致的。
因此，建议定期对系统进行硬件设备的维护和更换，并及时进行软件的升级，以提高系统的稳定性和可靠性。
2.缩短修复时间：为了降低故障修复时间，可以采取以下措施：建立完善的故障处理流程和标准化的故障处理文档，提高故障处理人员的技能和培训水平，减少故障排查和修复的时间。
此外，可以引入自动化的故障监测和修复工具，快速定位和解决故障，进一步缩短系统的修复时间。
3.提高系统容错能力：针对系统故障的影响，可以采取冗余备份措施，提高系统的容错能力。
通过在关键节点设置冗余设备，并进行实时数据备份，当系统的一些节点发生故障时，能够迅速切换到备份节点，避免系统的中断和数据的丢失，提高系统的可靠性。
四、结论通过对该系统的可靠性分析，我们发现系统的故障率高、平均修复时间长且可用性低。
报告中的数据评估与可靠性分析
报告中的数据评估与可靠性分析一、数据来源的评估在报告中使用的数据需要经过评估，以确保其来源的可靠性和准确性。
评估数据来源的方法可以包括以下几个方面的分析：1. 数据收集的途径：评估数据的来源，可以考查数据是通过什么方式收集的，例如通过实地调查、问卷调查、采访等方式收集的数据相对来说更为准确可靠。
2. 数据收集的对象：对于报告中使用的数据，需要评估其收集对象的合理性。
数据收集对象是否具备被研究的必要条件，例如对于市场调研报告，数据收集对象是否真实反映了目标市场的情况。
3. 数据收集的样本数量：样本数量的大小对于数据的可靠性有一定的影响。
大样本量的数据相对来说更具有代表性，能更好地反映总体情况。
4. 数据的收集时间：数据的收集时间也需要考虑，过时的数据可能无法反映当前的情况。
在收集数据时需要注意数据的时效性。
二、数据的准确性分析对于数据的准确性分析主要包括以下几个方面的评估：1. 数据的源头：数据的来源需要重点关注，确保数据的准确性和真实性。
如果数据来自可靠的机构或研究机构，其数据的准确性较高。
2. 数据的收集方式：数据的收集方式可能会对数据的准确性产生影响。
例如，通过问卷调查收集的数据可能会存在回答者主观性的问题，需要进一步分析和验证。
3. 数据的适用范围：分析数据时需要考虑数据的适用范围，并进行有效的筛选和过滤。
不同的问题和目标可能需要不同类型和范围的数据支持。
4. 数据的统计方法：对于数据进行统计分析时，需要选择合适的统计方法。
错误的统计方法可能会导致数据的偏差，从而影响结果的准确性。
三、数据的可靠性评估数据的可靠性是评估数据质量的重要指标，主要包括以下几个方面的分析：1. 数据的一致性：数据的一致性指数据在不同时间、地点和人员采集的一致性。
同一数据在不同时间和地点收集的结果是否一致。
2. 数据的稳定性：数据的稳定性指数据在重复试验中的稳定性。
重复试验时，数据的变异情况是否小，是否能够得到相似的结果。
大数据分析师的数据可靠性分析
大数据分析师的数据可靠性分析随着大数据时代的到来，数据分析已经成为各行各业的重要工具。
而在进行大数据分析的过程中，数据的可靠性是至关重要的。
只有确保数据的可靠性，才能够保证分析结果的准确性和有效性。
因此，作为一名专业的大数据分析师，必须具备对数据可靠性进行分析的能力。
数据的可靠性分析主要包括以下几个方面：数据收集的方式和来源、数据的准确性、数据的完整性、数据的一致性和数据的时效性。
首先，关于数据收集的方式和来源。
在进行数据分析之前，必须明确数据是通过哪种方式进行收集的。
数据的收集方式可以分为主动收集和被动收集两种。
主动收集是指主体根据自己的需要主动获取数据，比如用户填写调查问卷，或者公司进行市场调研；被动收集是指通过一些传感器或者其他设备自动获取数据，比如传感器收集的温度、湿度等环境数据。
而数据的来源通常包括内部数据和外部数据两种。
内部数据是指企业自身产生的数据，比如销售数据、客户数据等；外部数据是指来自其他机构或者第三方的数据，比如公共数据、社交媒体数据等。
明确数据的收集方式和来源可以帮助分析师对数据的可靠性进行判断。
其次，数据的准确性是数据可靠性的关键因素之一。
数据的准确性是指数据与真实情况的一致程度。
数据的准确性可以从多个角度加以分析，比如数据的采集过程是否存在人为操作的失误、数据记录的准确程度以及数据的更新频率等。
如果数据的采集和记录过程存在问题，那么数据的准确性很可能受到影响。
因此，在进行数据分析之前，必须对数据的准确性进行仔细的验证和评估。
数据的完整性也是数据可靠性的重要方面之一。
数据的完整性是指数据是否包含了所有必要的信息，是否具有较高的信息丰富度。
完整的数据可以提供更全面和准确的分析结果。
在进行数据分析之前，分析师需要仔细检查数据是否有缺失、空缺或者错误的情况，并做出相应的处理。
数据的一致性是指数据在不同的来源和时间点上是否具有一致性。
由于大数据分析常常涉及多个数据源和多个时间点，因此数据的一致性一定程度上反映了数据的可靠性。
学术研究中的数据可靠性分析
学术研究中的数据可靠性分析摘要：本文旨在探讨学术研究中数据可靠性的重要性，分析影响数据可靠性的因素，并提供一种实用的方法来评估数据可靠性。
我们将讨论数据收集、处理、验证和解释过程中的潜在问题，并阐述如何通过改进这些环节来提高数据可靠性。
一、引言在学术研究中，数据是基础，其可靠性直接影响到研究结论的有效性和可信度。
然而，在现实研究中，数据往往受到各种因素的影响，如数据收集方法、数据处理过程、数据解释等，导致数据可靠性受到影响。
因此，对数据可靠性的分析是学术研究中的重要环节。
二、影响数据可靠性的因素1.数据收集方法：数据收集方法的选择会影响数据的准确性。
例如，调查问卷的设计、样本的选择、数据的编码与录入等都可能影响数据的可靠性。
2.数据处理过程：数据处理过程中，数据的清洗、整合、转换等环节都可能引入误差，影响数据的可靠性。
3.数据解释：研究者对数据的解读和解释也会影响数据的可靠性。
不同的研究者或团队对相同的数据可能存在不同的解读，导致研究结论的差异。
4.外部因素：一些不可控的外部因素，如数据采集时的政策变化、社会事件等，也可能对数据可靠性产生影响。
三、数据可靠性分析方法1.明确数据来源：尽可能获取数据原始来源的信息，了解数据的准确性和完整性。
2.数据核对：对同一数据源进行多次核对，确保数据的准确性。
3.内部一致性检验：对数据进行内部一致性检验，评估数据的一致性和稳定性。
4.信度与效度测试：对数据进行信度和效度测试，评估数据的质量和可靠性。
5.数据分析前验证：在进行分析前，对数据进行预处理和验证，确保数据的可用性和准确性。
四、提高数据可靠性的策略1.制定详细的数据收集方案：明确数据收集的方法、样本选择、时间安排等，确保数据的准确性和完整性。
2.培训数据采集人员：对数据采集人员进行培训，提高其数据采集技能和数据保护意识，确保数据的准确性和可靠性。
3.建立数据质量控制机制：设立专门的数据质量控制小组，定期对数据进行检查和评估，发现问题及时解决。
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样本空间排序法，得到分布产品在无失效数据情形下可靠性指标
基于退化数据的可靠性数据分析
可以从性能退化和失效机理方面揭示产品可靠性特性，针对于小成本、高可 靠性产品 基于性能退化轨迹分析（将退化量或与之相关参数作为时间的函数）
基于性能退化量分布分析（不同标本、不同时刻退化量分布情况）
加速寿命试验数据分析
可靠性数据分析的工程意义
可靠性数据分析给可靠性设计和可靠性试验提供了基础，为可靠性决 策提供依据 “预防、发现和纠正可靠性设计以及元器件、材料、工艺等方面的缺 陷”
的重要参考 在可靠性工程各个阶段（研制、试验、生产、使用、维修）中的一项 基础性工作，始终发挥重要作用
可靠性数据分析的利用及效果
可靠性数据分析概述
可靠性：可靠性是产品在规定的时间内和规定的条件下，完成规定功 能的能力。 【任务期间】 【工作环境、使用方法、负荷状 况】 可靠性定性分析 无法满足工程需求
可靠性的定量分析
给出可靠性的各种定量表示（各种可靠性指标）
可靠性定量表示特点： ◆不同场合，对应不同的数量指标
可靠度、失效率、平均故障时间间隔等
可靠性数据分析的目的和任务
根据在产品研制、试验、生产、使用、维修等过程中所开展的可靠性 工程活动的需求而决定
研制、试验阶段：对所进行的各项可靠性试验的试验结果进行评估， 验证试验的有效性 生产阶段：检验产品生产工艺能否保证产品所需求的可靠性水平 投入使用后阶段（使用、维修）：定期对现场可靠性数据收集，及时 分析、评估，找出故障原因，加以改进，提高产品可靠性
能力：衡量产品的可靠性水平，需要对产品能力进行定量化
可靠度、失效率、平均寿命、可靠寿命
可靠度：可靠度函数具体定义
失效率：工作到 t 时刻尚未失效的产品，在该时刻后单位时间内产品， 在该时刻后单位时间内产品发生失效的频率 在时间△T内失效产品数/(在时刻T仍正常工作产品数*△T) 失效率曲线： 浴盆曲线
基于退化数据的可靠性数据分析
产品退化量的分布F(t;θ)符合何种情况（指数、威布尔、正态）
退化量：与寿命、可靠性直接相关的某个性能指标，从产品开始工作到 寿命终止时刻呈现出一定趋势的变化规律，本身可以测量，称为性能退 化量
与加速寿命实验相结合
基于贝叶斯（Bayes）方法的可靠性数据分析
重视先验信息（样本可靠性数据）的收集、发掘和加工，并使之数量 化，形成先验分布，统计推断出后验分布 产品先验分布的分布F(t;θ)符合何种情各级可靠性信息管理系统
产品寿命周期中，利用对可靠性数据的闭环监控，实现对 产品可靠性监控
数据的闭环监控 数据源 数据收集 数据分析与处理 反馈 制定纠正 措施 实施，形成新的数据源
C
ONTENTS 1.2 可靠性数据分析的发展和现状
01单元产品的可靠性数据分析
02系统级可靠性数据分析
单元产品的可靠性数据分析
基于可靠性增长数据的可靠性数据分析
试验，发现薄弱环节—改进—再试验—再改进 特点： 总体不断变化 样本量小 可靠性增长有其特有的规律 可靠性增长模型
Duane模型、AMSAA模型、Gompertz模型、延缓纠正的增长预测模型
◆ 随机性 “产品在在规定时间内不发生故障”是随机事件 概率统计的方法研究
结论：
可靠性数据分析是通过收集系统或单位产品在研制、试验、 生产和使用中所产生的可靠性数据，并依据系统的功能或可 靠性结构，利用概率统计方法，给出系统的各种可靠性数量 指标的定量估计。
数量指标：可靠度、失效率、平均故障时间间隔等
基于可靠性增长数据的可靠性数据分析 可靠性增长是通过持续不断的消除产品在设计或制造中的 薄弱环节 ， 采取适当的纠正措施，使产品可靠性随时间而逐步提高。 根据可靠性增长过程中收集到的可靠性数据，运用合理的数学分析 方法给出产品可靠性的定量评价（特别是增长结束时产品可靠性水平的 衡量） 模型
Duane模型、AMSAA模型、Gompertz模型、延缓纠正的增长预测
定义：将分析对象（元器件、零部件、组件、设备、分系统、或系统）作为一个 单元整体，只利用其自身的可靠性数据，对其进行可靠性分析
无故障数据情形下的可靠性数据分析
单元产品的常规可靠性数据分析：主要集中在二项分布、指数分布、 威布尔分布和对数正态分布等分布，运用数理统计方法，给出分布参数 的估计，进而得出所关注可靠性指标的估计。【保守】
核心思想：把系统组成设备的数据等效为系统的成败型数据，随后利用 二项分布的方法给出系统的可靠性置信下限
C
1.3 可靠性数据分析的基本方法和流程 ONTENTS
01 可靠性数据分析方法的选取原则 02 可靠性数据分析的流程
单元产品可靠性数据分析方法的选取原则与流程
产品自身数 据比较丰富
系统产品可靠性数据分析方法的选取原则与流程
产品自身的数据很少，而产品组 成设备的数据较丰富情况
一般，级数越高，试验的工程难度越大 所需的费用越高，因此“级”越高，试验 数量越少，全系统的试验数量就更少。
利用系统以下各级信息，就有可能使 全系统一级的试验数量减少，从而节省产 品的研究经费，缩短研制周期
可靠性数据分析流程
END
Thanks!!!
系统可靠性数据分析
回答了“某个系统在规定的工作条件下，在规定的任务时间t0 内 ,能正 常工作的概率,即该系统在t0时刻的可靠度，记作Rs(t0),实际工程中最 关心的是可靠度置信下限，记作RL"
最常见分析方法： LM法（Lindstrom和Madden提出） MML法（Easterling提出）
平均寿命：不可修复产品：又称平均故障前时间（MTTF） 可修复产品：又称平均故障间隔时间（MTBF）
可靠寿命：保证产品正常工作的概率在某一水平R以上，产品可以工作多 长时间
无故障数据情形下的可靠性数据分析 加速寿命试验数据分析
产品寿命的分布F(t;θ)符合何种情况（指数、威布尔、正态） 产品寿命的分布F(t;θ) 未知时，随机抽取n个样本进行定时 截尾试验， 若在截尾时间段内有X个样本失效，且样品失效与否相互独立，采用二项 分布进行分析
《可靠性数据分析》
Data Analysis of Reliability
主编：赵宇
资料整理人：张传伟
目
2
1
可靠性数据分析的目的和意义
可靠性数据分析的发展和现状
录
3
可靠性数据分析的基本方法和流程
C
1.1 可靠性数据分析的目的和意义 ONTENTS
01 可靠性数据分析概述 02 可靠性数据分析的目的和任务 03 可靠性数据分析的工程意义 04 可靠性数据分析的利用及其效果
在保持失效机理不变的条件下，把产品放在高应力水平下进行试验，来加速 产品失效的一种寿命试验方法 快速获取实验数据、迅速查明失效原因，结合加速寿命试验模型，对产品在 正常应力水平下的可靠性指标进行统计推断
基于贝叶斯（Bayes）方法的可靠性数据分析
合理制定产品寿命分布的 先验信息 ；按照贝叶斯理论方法计算产品 寿命的 后验分布 ；最后根据工程需要，从后验分布中提取可靠性指标的 评估结果
补充
可靠性常用指标
三个“规定” 、一个“能力” 规定时间：可靠性是关于时间的递减函数 广义概念（分钟、小时、年、行驶路程、开关次数等） 规定功能：产品的每项性能指标均达到规范限，称该产品完成规定功能 可靠性中：产品丧失规定功能，称为失效（故障） 规定条件：产品的使用条件（环境条件、维护水平、操作技术等） 使用条件越严酷，可靠性越低（区别对待）