开展寿命数据分析工作时，往往需要选择合适的参数估计方法对寿命数据进行参数估计以及可靠性计算。
通常情况下，可以选择使用极大似然法（Maximum Likelihood Estimation，MLE)、秩回归方法（Rank Regression，也称最小二乘法）等方法进行寿命数据分析。
这里重点介绍这两类参数估计方法的区别以及使用注意事项。
一、秩回归方法
秩回归法（最小二乘法）（注：PosWeibull软件的RRX、RRY均为秩回归方法），对于可线性化的函数来说，是一种非常好用的方法。也是工程上使用较多的方法。其原因之一是该方法的计算较为简单，计算速度较快、直接。通过计算都能够计算得到参数估计值。另外，秩回归法可以衡量所选的分布的拟合优度。秩回归方法适用于完整故障时间数据集（没有删失、没有区间删失的数据）。
二、极大似然法
（1）极大似然法具有大样本特性，也正因如此，很多时候默认都选择极大似然法方法进行寿命数据分析、评估。
（2）极大似然法是一种渐近无偏估计方法，随着样本量的增大，估计值会逐渐收敛并接近准确值。这也意味着样本量越大，通过极大似然法得到的估计值越精确。反之，如果样本量较少，那么估计值偏差较大（注：这也正是部分使用者在使用PosWeibull软件的极大似然法计算只有1个或者2个故障样本时，得到的估计结果和概率图较为特殊的原因）。另外，由于极大似然法是渐近无偏估计方法，这意味着对于大样本，我们可以得到更为准确的平均估计值。如果样本量足够大，估计值本身是正态的，此时，印证了可以使用常见的Fisher信息矩阵置信限计算置信区间。
（3）从上面分析可知，当样本量越大，使用极大似然估计方法进行评估时所得到的估计值更为准确。那么，什么情况才算是大样本呢？一般认为样本量需要超过20甚至更多。但是，对于可靠性工程师来说，通过寿命试验拿到的试验样本量往往非常少，尤其是高可靠性、复杂的产品。由于获得的试验数据样本量少，在使用极大似然法等方法进行评估时所得到的估计结果可能存在严重偏差。例如，对于小样本，威布尔分布形状参数的极大似然估计会存在严重偏差，并且这种影响可能会随着删失数据量的增加而增加（这个需要我们特别注意的地方）。这种偏差可能会导致分析中得到的结果出现重大差异。还有，当形状参数接近1时，使用极大似然法估计三参数威布尔分布的位置参数也需要特别注意可能存在重大误差。
（4）但是，极大似然法与秩回归方法（RRX/RRY方法等）相比，可以更好地处理删失和区间删失数据，尤其是在处理完整/完全故障数据很少，非常多删失数据或删失数据分布不均的情况下。它还可以用于只有一个或者没有故障数据的参数估计，这都是秩回归方法无法实现的。
三、参数估计方法选择原则
（1）建议在样本量较小且没有大量删失数据的情况下使用秩回归方法（RRX/RRY）进行寿命数据分析。当存在严重、批量或不均匀的删失数据时，当存在较大比例的区间删失数据时，或者当样本量足够多时，应先选择极大似然法（MLE）进行寿命数据分析
（2）当寿命数据为完全故障数据（没有删失数据、区间删失数据），且样本量较大时，使用秩回归方法、极大似然法计算得到的结果差异较小，此时选择秩回归方法或者极大似然方法都可以。
（3）对于3参数威布尔分布获其他3参数分布计算，需要特别注意估计方法的使用。
若需要了解更多关于寿命分析的参数估计方法选择问题，可qy球友会。