第02讲 基于成/败假定的二项分布可以用来确定试验的样本量，但工业标准中为啥没有呢？哪里有啥不对吗？
本专题讲座的核心讨论要点如下：
产品试验中、在保障试验结果置信度的前提下、能够减少样本量吗？那提高试验的加速因子似乎能够减少样本的使用是啥意思？
产品试验如何考虑降低试验的成本？都存在哪些主要的考虑因素？
很多的产品试验都可能存在样本量不足、试验结果置信度不高的问题，以前听说有所谓的“小样本理论”是啥？能解决这一问题吗？
那如果试验样本在实际的工程条件下就是不足，工程中如何处理呢？有什么工程实践惯例和处置思路呢？
推断是指由产品的试验或是现场数据的统计结果、完成对于产品特性真值的估计
系统浴盆曲线的基本特征值（真值）或特征参数包括了可靠性/失效率和寿命，产品可靠性和寿命不能相互决定
产品可靠性评价工程问题的核心是完成推断、推断则是统计论所需要解决的核心理论问题
推断过程没有免费午餐，数据信息越少，推断的不确定越高
二项分布存在产品失效信息的截断和丢失，且理论上不适用产品耗损失
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