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根据威布尔分布函数的形状参数m，给出了各检测时刻失效概率的先验信息，得到了PI的关系式，作为对PI（I？1, 2,?，n）。实验数据表明，该方法是可行的。
关键词：无失效数据；失效概率；贝叶斯估计中文分类号：o213.2 MR（2000）主题分类号：62n05
1，直接将数据导入Matlab，x=[]y=[]（大量数据建议txtread），然后点击屏幕左下角的开始按钮，进入工具箱，点击曲线拟合工具，选择高斯倍为1导入数据，得到拟合效果首先是生成随机数的威布尔分布，z=0x=0（110000）DD=0y=0（110000）forj=1:10000，z=0I=1:10000y=wblcdf（I，200，2）对于I=1:10000dd=randifdd<=y（I）x（J）=ibreakendend，运行程序生成随机数，然后输入weiblot（y）查看是否符合Weibull分布，输入wblfit（y）得到两个数，第一个是第一个是尺度参数，第二个是形状参数
使用MATLAB或wasp。通过软件编程计算参数。
首先计算频率曲线或直方图，然后计算参数。
形状参数k=（σ/V）^-1.086
威布尔分布，又称威布尔分布或威布尔分布，是可靠性分析和寿命试验的理论基础。威布尔分布：广泛应用于可靠性工程，特别是机电产品。由于它能很容易地从概率值中推断出其分布参数，因而被广泛应用于各种寿命试验的数据处理中。
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