對於高可靠度的產品,壽命往往難以觀察,此時我們常使用衰變分析 (degradation analysis) 來解決失效樣本不足的問題。透過產品品質特徵值之衰變路徑,建構衰變模型來配適衰變路徑,完成壽命之預測。其中當特徵值之增量恆正時,gamma process (GP) 模型為常見之衰變模型。然而,有時候 GP 模型亦無法確切捕捉衰變路徑。因此本文進一步提出 trend-gamma process (TGP) 模型以改善 GP 模型不足之處。透過模擬與實例分析結果,我們發現 TGP 模型能廣義的處理增量恆正之衰變資料。