本篇論文討論了在設限情況下，二個參數的指數分佈之統計推論。在第一型設限下，
討論參數的最大概似估計量的不偏性、一致性、樣本極限分布，參數的檢定假設及信
賴區間等問題。此外，分別在第二型、第一型、總和時間固定等三種設限抽樣下，比
較歸還還檢定與不歸還檢定時，所求得的估計量的均方差、分均檢定時間或是平均失
敗個數。參考過去一些統計學家所提的相關論文，以及利用高高等機率 論的理論和
統計模擬方法，可得以下幾點結論：
一、當樣本數夠大時，參數的最大概似估計量具漸近不偏性、一致性，且其樣本極限
分布。
二、最大概似估計量的檢定效力比失財個數隨機變數的檢定效力大
三、當樣本數夠大時，經芋種轉換所得的下信賴極限的樣本涵蓋機率較接近所定的信
賴係數。
四、在第二型設限下，歸還檢定的平均檢定時間小於不歸還檢定的平均檢定時時，一
些估計量在兩種檢定下具有同樣的分布。
五、在第一型設限下，歸還檢定的平均失財個數大於不歸還還檢定的平均失敗個數。
六、在總和時間固定設限下，歸還檢定的檢定時間小於不歸還檢定的平均檢定時間。
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