一、退化分析概述
PosData支持加速退化试验数据分析以及通用退化数据分析，可进行加速退化试验数据处理、其他退化数据分析。其中加速退化试验数据分析支持线性、指数、两参数幂、三参数幂、自然对数、Gompertz等常规退化模型拟合分析，也支持自定义退化模型分析，x变换、y变换退化模型分析等。支持伪寿命预测以及基于伪寿命进行进一步的寿命分析；通用退化数据分析可进行各种退化数据拟合，并可选择指定分位数点作为样本数据进行二次拟合分析。
二、退化模型
线性退化模型——线性退化模型是加速退化试验数据分析过程中常用的模型。线性退化模型的退化量的变化率（退化率）一般是常数。常见的线性退化模型如下：
lnY(t)=a+b*t
Y(t)=a+b*lnt
lnY(t)=a+b*lnt
非线性退化模型——非线性退化模型包括指数、幂等模型。
Y(t)=a+b*t^m
PosData支持线性、指数、两参数幂、三参数幂、自然对数、Gompertz等常规退化模型拟合分析，也支持自定义退化模型分析，x变换、y变换退化模型分析等 。
目前，交互式数据可视化分析、预测及质量与可靠性改进系统PosData已经开放试用，需要了解及试用的可关注公众号，或直接qy球友会。