寿命数据的统计分析在医学、工程学、生物学等许多领域中有着广泛应用. 上世纪五十年代, 为了提高工业产品的寿命, 很多统计学家开始分析各种类型的寿命数据. 其中, 通过截尾获得试验数据是一种经常采用的方法, 在生存分析、可靠性分析等领域中经常遇到这类数据. 传统的定时截尾、定数截尾以及逐步增加的定数截尾这三类截尾数据, 很多统计学家己经广泛研究过, 有比较成熟的理论和方法, 目前的研究成果较多, 如文献[1-8]. 2009年, Wu和Kus[9]提出了逐步增加首失效截尾寿命试验方案, 后来受到很多统计学家的重视, 目前已经产生了很多基于这类截尾数据的研究成果, 如文献[9-13]. 随着实际的需要, 结合定时截尾和定数截尾各自的优点产生了混合Ⅰ型截尾试验和混合Ⅱ型截尾试验. 如果在0时刻把$ n $个样品投入到寿命试验中, $ X_{r:n} $表示第$ r $个元件的失效时刻, $ T $表示指定的截尾时刻, 混合Ⅰ型截尾试验选择的终止时刻为$ T_1^\ast=\min(X_{r:n}, T) $, 混合Ⅱ型截尾试验选择的终止时刻为$ T_2^\ast=\max(X_{r:n}, T) $, 基于这两类截尾试验数据进行统计推断的相关研究成果如文献[14-17]. 无论是混合Ⅰ型截尾还是混合Ⅱ型截尾都是一个定时截尾试验方案和一个定数截尾试验方案的混合. 实际上, 在定数截尾试验中, 如果在达到预先确定的失效样品数时, 进行的寿命试验没有达到规定的时间, 为了更多地了解产品的性能和提高估计的精度, 可以考虑继续进行试验重新确定样品的失效数. 因此在本文中首次提出了一种新的寿命试验方案, 即两个定数截尾试验方案的混合, 在这里被称为双定数混合截尾试验, 具体的方案将在第2节中介绍.