本文对“基于无失效数据的可靠性参数估计”进行了比较系统地研究，并提出了无失效数据问题研究中几个需要解决的问题：　　(1)对无失效数据，如何评价一种估计方法的好坏是一个新问题。由于无失效数据情形可靠性参数估计一般要用无失效数据(ni,ti)中ni和ti来表示，而ni和ti都是事先给定的，所以评价其好坏不能用无偏性、方差最小等常用标准。茆诗松、罗朝斌(1989)提出用工程经验去判断是一种方法，虽然此种方法还不够理想，但在无失效数据问题中有一种评价方法总比没有好。如果能在理论上给出一种方法就更好了，这是一个值得进一步研究的问题。　　(2)多数文献都是在假设产品的寿命分布类型的前提下，来讨论无失效数据问题的。茆诗松、罗朝斌(1989)对同一组无失效数据，分别假定其寿命服从Weibull分布和正态分布，并且都作了计算，但没有给出这组无失效数据究竟符合那种分布。这实际上是一个用无失效数据作分布检验问题，看来这是一个更难的问题，但也是一个很有意义的问题。在没有这种检验方法之前，用先验信息(包括工程经验)来判断一种产品寿命分布类型是重要的。李国英、石磊(1990)，借助有失效数据情况研究了无失效数据问题，并结合实际问题给出了寿命分布类型的选择方法，对解决实际问题很有参考价值。　　(3)Martz & Waller(1979)，对指数分布提出了一种Bayes无失效验证试验方案。何基报、茆诗松(2000)，在产品的寿命分布服从对数正态分布时，提出了一种Bayes无失效验证试验方案。王玲玲(1995)，给出了电动机平均寿命的零失效验收方案。韩明(1994)、韩明(1995)分别研究了二项分布和指数分布的无失效验证试验问题，并提出在高可靠性、小样本验证试验问题中，有必要要求使用无失效验证试验方案。那么，对不同类型的寿命分布，如何制定无失效验证试验方案，这是一个值得进一步研究的问题。　　(4)从无失效数据的研究文献可以看出，一些文献采用了Bayes方法，还有一些文献采用了多层Bayes方法。由于应用Bayes方法或多层Bayes方法进行统计推断时，最关键的问题是先验分布的确定问题，所以应用Bayes方法或多层Bayes方法研究无失效数据问题也同样存在这个问题。对于有失效数据的情形，研究先验分布或多层先验分布确定问题的文献不少，如Berger(1985)，Berger(2000)，Kotz、吴喜之(2000)，张尧庭、陈汉锋(1991)，韩明(1997b)，韩明(2000d)等，但对无失效数据情形没有涉及。韩明(1997a)提出了无失效数据情况下多层先验分布的构造方法——减函数法和增函数法。那么，对无失效数据情况，如何合理地确定先验分布，仍然是一个应该重视的问题。　　(5)由于无失效数据情况与有失效数据情况是密切相联的，那么如何把无失效数据的研究与有失效情况的分析结合起来，是一个值得重视的问题。Han ＆ Cui(2002)，韩明(2002b)，韩明(2003e)等在不同情况下提出了可靠性参数的加权综合估计法，在无失效数据的研究中引进了失效信息，并把无失效数据情况的结果与有极少量失效数据情况的结果进行综合处理。由于失效数据的信息少，那么如何在无失效数据的研究中合理地挖掘寿命信息，还有待于今后进一步研究。　　(6)本文提出了可靠性参数的修正Bayes估计法——给出了不同情况下可靠性参数的E Bayes估计和M Bayes可信限的定义，并给出了它们的E Bayes估计和M Bayes可信限的估计及其性质。但还有一些理论问题没有解决，如还有三个EBayes估计的性质(定理2.16，定理3.12，定理6.10的一部分)没有给出证明(只给出了计算验证)，这些还有待今后进一步研究。