本论文针对小子样条件下武器装备试验分析与可靠性增长分析的需要,以Bayes方法为小子样统计推断与变动统计理论的研究主线,讨论归纳了Bayes方法工程运用中的一些共性问题。并在风修正系列武器装备的精度鉴定和武器装备动态可靠性增长评估两个方面展开了应用研究。作为应用研究的基础,本文首先讨论归纳了Bayes方法和验前信息处理的若干共性问题。其次,结合工程实际,研究了在小子样条件下风修正系列航空子母炸弹的精度分析问题:根据风修正系列武器装备攻击方式和毁伤机理的特殊性,提出了针对WCMD(Windage Correcting Machine of Delivery)的精度鉴定方案,从毁伤火力强度、毁伤效果和布撒均匀度三个方面进行了综合的分析与鉴定,在此过程中提出并采用了改进的Bayes SPRT序贯方法,加快了算法的收敛速度,减少了试验次数,并提出了布撒均匀度指标的鉴定方法,给出了仿真示例。然后,作为变动统计学基金项目的前期探讨工作,本文将Bayes方法运用到可靠性增长评估中。针对具有“异总体、小子样、高性能”的复杂系统的可靠性增长试验的特点,结合线性建模理论,提出了改进的多层验前信息条件下分布参数可变时的Bayes递推估计方法,增强了各阶段的累积误差的消除能力,并给出了仿真示例。最后,结合可靠性增长的特点,重点研究了AMSAA模型在小子样条件下的可操作性,根据Duane模型自身的物理意义,提出了失效率的线性模型,以失效率作为递推的主线,对AMSAA模型进行了分阶段的Bayes分析,并给出了仿真示例。本文的不足在于:由于和对应型号项目的研制计划及进度不够匹配,针对WCMD所提出的精度鉴定方案没有应用到实际试验当中,没能够在实践中得到检验。这是本任务的一个遗憾之处。