随着质量监管部门监管力度的加大和消费者维权意识的增强，生产商必须更好地履行质量三包的协议。然而产品的失效有一定的随机性，而生产商又想知道该安排多少维修工人参与售后服务，因此就有必要预测每一批生产产品的不良返回数(失效产品的数目)。本文根据恩斯迈电子(深圳)有限公司数据部提供的产品的一些月份的生产数据和相应的月份在一些月线的不良产品返回情况，提出了联合多项分布概率模型和基于联合多项分布的logistic概率模型两个模型，利用excel和sas求出一段时间内的失效率，进而预测不良返回数。通过实例数据和模型计算结果发现，模型一较差，通过加入生产总数和月份等协变量结合logistic回归得到模型二，预测结果有了很大的改进，另外，我们模型中的区间估计的区间长度相对来说较短，验证的真实值落入的百分率不高，但只要做一点调整就可达到超过80％的准确率。也许是我们模型的拟合度不是特别高，也许是数据方面的问题，有几个月线的不良返回数的偏差较大，我们认为结合产品的专业知识来寻找一些显著的协变量可能对模型会有更大的改进。