客观贝叶斯方法是贝叶斯统计的一个重要研究方向,其理论、方法和应用近年来受到广泛关注。本文主要研究客观贝叶斯方法在Logistic分布的统计推断以及在退化数据分析中的具体应用。Logistic分布是统计学中的一类重要分布,其在地理、水文、生物和医学等领域有着广泛的应用。现有文献中关于Logistic分布的客观贝叶斯分析的研究非常少,本文从理论上系统地研究了 Jeffreys先验和reference先验下后验分布的正常性问题,完善了Logistic分布下客观贝叶斯分析的研究结果。Wiener过程已成为退化数据分析的重要工具,本文提出利用双加速Wiener退化模型来进行退化数据建模,然后利用客观贝叶斯方法来进行统计分析。论文首先导出了退化模型的Jeffreys先验和不同序下的reference先验,然后证明了各先验下后验分布的正常性。最后,进行了随机模拟,模拟结果表明:客观贝叶斯方法在均方误差和覆盖率的意义下均优于传统的Boostrap方法。