在全球化竞争和提升用户满意度的大背景下,产品要尽可能的可靠,尤其是是对于高科技和有安全风险的产品。企业强调降低产品全生命周期费用并且尽可能快地将产品推向市场。这样,如何经济有效地评估和改进产品的可靠性是迫切需要解决的问题。本博士论文在实践基础上,针对具体的问题,利用无偏因子法、两阶段法、自助法等,系统地研究了分组数据的分析方法和技术。这些研究对制造企业评估和改进产品可靠性具有很重要的意义。本论文的主要研究内容包括:1.证明了当各组寿命数据服从Weibull分布且数据类型为无截尾或type II截尾时,存在两个关于形状参数和尺度参数的枢轴量,并采用无偏因子法修正极大似然统计量。仿真结果表明,无偏因子法得到的统计量相对偏差和均方误差在绝大多数情况更小。2.改进了现有的加速寿命数据统计分析方法。首先,用改进的两阶段法和自助法分析加速寿命数据;其次,考虑了形状参数不固定的情况,并提出了简单有效的分析方法;最后,考虑了带有子抽样的情况,并提出用两阶段自助法获得置信区间。论文通过实例详细介绍推荐的方法,并通过仿真与其它方法进行比较。3.提出了面向可靠性改进的试验设计数据分析方法。首先,建立了响应和试验因子之间的关系模型;其次,考虑分位数或是平均故障前时间的望大,识别显著性因子;最后,用两个实例阐述推荐的方法:其中一个实例考虑了截尾的情况,另一个实例没有考虑截尾的情况。