최대우도법(정확한 데이터)
정확한 데이터의 경우 다음과 같은 방정식 시스템의 모든 해, 
가 우도를 최대화합니다.
가 우도를 최대화합니다.
설명:
표준 오차는 모수의 추정치에 대한 표준 편차입니다. 표준 오차는 Fisher 정보 역행렬의 해당 대각 원소의 제곱근으로 계산됩니다.
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| Yi | i번째 시스템에 대한 은퇴 시간 |
| Tij | i번째 시스템에 대한 j번째 고장 시간 |
| ni | i번째 시스템에 대한 사건 발생 횟수 |
| N | 시스템 수 |
최대우도법(구간 데이터)
구간 데이터의 경우, 최대우도 추정치 
는 다음 방정식을 만족합니다.
표준 오차는 모수의 추정치에 대한 표준 편차입니다. 표준 오차는 Fisher 정보 역행렬의 해당 대각 원소의 제곱근으로 계산됩니다.
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| Yi | i번째 시스템에 대한 은퇴 시간 |
| tij | i번째 시스템에 대한 구간 끝 점 |
| ki | i번째 시스템의 고장 횟수 |
| Nij | 구간의 고장 횟수 |
| N | (각 성장 곡선의) 총 시스템 수 |
조건부 최대우도법
설명:
의 표준 오차는 다음과 같습니다.
설명:
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| Yi | i번째 시스템에 대한 은퇴 시간 |
| Tij | i번째 시스템에 대한 j번째 고장 시간 |
| ni | i번째 시스템에 대한 사건 발생 횟수 |
| N | (각 성장 곡선의) 총 시스템 수 |
최소 제곱법
설명:
Xij = logTij
Yij = log[Tij-1Ni(Tij)]
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| Ni(Tij) | 구간 (0, Tij]의 고장 횟수 |
