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对应用仿真技术评估复杂系统可靠性时输入数据的统计分析进行了深入研究。特别是对试验数据较少,即小样本情况进行了研究。对于根据小样本进行的可靠性估计,结合 Bayes 方法的蒙特卡洛(Bayes-MC)方法和结合改进的 Bootstrap 方法的蒙特卡洛(改进的 Bootstrap-MC)方法是比较有效的。概括总结了无数据情况下的专家经验估计三角分布方法,提出了改进的 Bootstrap 方法,将验前信息与专家经验纳入 Bootstrap 方法中,克服了该方法利用样本信息量不足的缺陷,使其更加完善与实用