随着社会和科技的发展，产品的可靠性越来越受到人们的重视.由于一种产品的寿命是一个随机现象，所以确定一种产品的可靠性的指标最后都归结为一个统计推断问题.为了弄清被测试产品的寿命分布，求出各项可靠性指标以便对产品可靠性的改善提出建议，常常需要进行寿命试验，而分组数据是寿命试验中常见的一类不完全数据.对一批数量为N寿命服从某确定分布的产品样本进行试验时，分别在0=T0＜T1＜…＜Tk-1＜Tk=∞时刻检测，每次的观测我们都会得到在[Tj-1，Tj)时段内失效的产品数nj，最后所能得到的就是nj(j=1.2，…，k)这样的分组数据.假设已经知道样本服从包含未知参数的分布，我们所要解决的就是在分组数据下估计这个分布的未知参数. 由于分组数据的易于得到，它在统计推断问题中越来越受到人们的重视，分组数据下许多常见分布的参数估计的方法被不断提出来.但是目前讨论分组数据下二参数指数分布的参数估计文献却较少，本文考虑了分组数据下二参数指数分布的极大似然估计问题，将个别的样品失效数据和分组数据结合起来得到了二参数指数分布的极大似然估计，并把这个极大似然估计与顾益明(2001)给出的分组数据下双参数指数分布参数的近似极大似然估计运用蒙特卡罗模拟进行了比较.结果证实了在大样本情形下本文所提出的参数极大似然估计对二个参数的估计效果更好；进而在本文最后证明了对于每次寿命试验，本文提出的极大似然估计的存在与唯一性，而上面的近似极大似然估计则有可能不能求出.