針對概率疲勞統計中疲勞極限與定時截尾數據的處理問題，提出了求解疲勞極限的“配對壽命加權法”及求解疲勞曲線的“截尾壽命近似法”。
本文對帶有右截尾數據的有重複因子試驗，提出了另一種分析位置效應和散度效應的方法：首先，在每一個試驗點，對重複試驗觀察值用極大似然法估計出均值和方差；
傳統迴歸分析只適用於來自正態分佈的完全數據，對於截尾數據或威布爾分佈數據則無能爲力，目前工程上只能採用成組試驗方法，結果導致試驗量很大。
對指數分佈下的雙截尾數據和分段數據，給出了其參數矩估計的一種新的方法。
本文試圖在指數分佈場合下對截尾數據討論簡單步加試驗。
但是對截尾數據用似然方法的一個問題是MLE可能不存在。
傳統的多元迴歸分析只適用於正態分佈和完全數據的情況，而本文則將其推廣到威布爾分佈、極值分佈和截尾數據的情況。
利用兩階段抽樣 ，構造了定數截尾數據下指數分佈參數的一個置信下限 ，它同時滿足預先指定的可靠度和精度。
