配置参数，选择概率模型，开始失败概率估算
Bayesian Inference
基于先验知识和新证据更新失败概率估计，适合有历史经验的场景
Monte Carlo Simulation
通过大量随机模拟估算概率分布，适合多变量复杂场景
Frequency Statistics
基于历史数据的频率统计和置信区间，适合有大量历史记录的场景
对失败事件的初始估计 (0~1)
失败发生时观察到证据的概率
未失败时错误观察到证据的概率