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从研究产品的寿命到病患者存活时间都经常要用指数分布作模型，同样，对于复杂系统，通常也假设系统的故障率服从指数分布。另外，在概率论和统计学中，指数分布也是一种连续概率分布。由于指数分布在实际生活中的广泛应用，对指数分布的研究文献有很多，如许勇，师小琳，陈飞跃等在文献[9]、[10]、[15]中讨论了指数分布族参数的渐近最优对与可容许的bayes估计，王建华，夏小艳等在文献[12]、[20]中讨论了指数分布的参数多层Bayes和E-Bayes估计的性质，Martz和waller(1979)对无失效数据进行了贝叶斯分析，还有茆诗松、罗朝斌、张忠占、杨振海(1989)也对无失效数据进行了分析，赵海兵、程依明(2004)在指数分布场下分析失效数据等等，而韩明博士对无失效数据作了系统的研究。本文主要做了以下工作：
首先，归纳了频数学派和贝叶斯学派的异同、贝叶斯统计的起源与发展以及贝叶斯方法的应用。
然后，在平方损失下，讨论了单参数指数分布的贝叶斯估计、渐近最优估计、容许性。而在无失效数据的情况下，根据前人的研究，受文献的的启发，在平方损失下讨论了无失效数据的贝叶斯估计、多层贝叶斯估计，在这基础上通过两种方法引进失效数据得到了它们的贝叶斯估计和E-Bayes估计，再利用加权的方法得到了它们的加权估计以及可靠度，最后通过数值模拟比较了它们的可靠度综合估计。
最后，通过从项目与风险的定义的出发，探讨了项目风险管理的来源、项目风险的特点以及项目风险的识别方法。并运用贝叶斯方法对项目进行风险分析，这为项目管理人员提供了一种有效的识别风险的方法，最后探讨了应对风险管理的对策。从而为项目的成功管理奠定基础。