威布尔贝叶斯参数估算工具（Bayes支持小样本和零失效下寿命估计）

威布尔贝叶斯法是一参数的威布尔分布模型，是在已知先验参数β下，对产品寿命参数η进行估计的一种方法。尤其是在对高可靠性产品进行试验时，常常只能观察到很少的故障信息，例如零失效或单失效，在这种情况下，无法对二参数或者三参数威布尔分布进行估计，贝叶斯法就成为了最好的选择。Bayes法主要特点是：

①需要有先验参数β（形状参数），此参数可通过历史试验获得(标准推荐极大似然法，贝叶斯也是基于极大似然法)
②可以通过有限的数个样品，在有限的失效数据下（支持零失效），对产品寿命数据进行概率统计上的估计
③因为②中的特性，其在产品开发、改善中能够极大的节约试验成本，应用较为广泛

附件的工具，主要有以下功能：

Ⅰ 提供常用不同置信度下的寿命估值

Ⅱ 支持百分比寿命，可靠度、失效率等常用寿命参数的扩展计算（零失效时，只有bayes分布线下限，无此类参数概念）

Ⅲ 支持数据批量导入

程式为交流体验版，部分功能可能有限制