首先，那些可靠性報告不是所有車都有的，比如你任取一款Ferrari，他們會說“not enough data”。為什麽呢？取幾十輛的數據也能算個平均故障啊？
第一點，做過物理實驗的人會知道，不僅要看測量值（平均），還要靠誤差（方差）。報告怎麽可以肯定車A故障率比車B高？比如A的平均值是1.2，B的平均值是1.0。如果方差是0.1或者更低，那麽物理學家就可以肯定了。如果方差是0.5呢，那麽實驗失敗，不能做出論斷。這個就叫概率顯著性夠不夠。所以會有車款被排除在可靠性報告之外。
第二點，概率定理：取n個樣品算平均值，假設單個事件的概率分布的方差是s，那麽平均值的方差是s/sqrt(n)。就是說，取100個樣品，方差縮小10倍。所以銷量越大，取樣就越多，平均值的方差就越小，報告就越準。反之，銷量不大的車款，方差就大，平均值的差別就達不到足夠概率顯著性，報告就必須排除。
第三點，那麽縮小到一個樣品的平均值呢？這是任何一輛車A、B都是比Ferrari還Ferrari了，至少在方差增大上麵。所以，比較單買一輛車A和B哪個會故障率更高，可靠性報告必定推不出結論，因為否則就不會有排除Ferrari的情況發生。因此可靠性報告對於單獨買一輛車無用。證畢。
