《美国法典》第10章第2366条要求美国防部在一个项目进入全面生产之前进行现实的生存能力测试。这意味着通过向作战配置的系统发射可能在战斗中遇到的弹药来测试系统的脆弱性，主要强调对潜在用户伤亡的测试。在脆弱性测试中还应考虑到系统的易受攻击性和作战性能。

脆弱性评估评价了一个系统承受威胁的破坏性影响的能力。对装甲战车及其乘员进行这种评估的挑战是，测试通常是破坏性的。在许多情况下，可用于测试全尺寸系统的资产数量有限。有了良好的测试计划，一些测试资产可以被修复并再次用于测试；然而，测试设计必须考虑到资产数量少的问题，并选择最佳点，这对深入的统计推理提出了挑战。为了缓解这个问题，测试人员从更实惠的来源收集数据，包括组件和子系统级测试。这就产生了一个新的挑战，构成了本文的前提：如何将较低层次的数据源连接起来，以提供一个可信的系统级的车辆脆弱性预测？本文提出了一个案例研究，展示了解决这个问题的方法。我们强调了基本统计技术的使用--实验设计、统计建模和不确定性的传播--在一个描述地面车辆被间接炮火攻击的战斗场景中。

用于创建概念性案例研究的数据是不保密的，文件中的信息是基于公开来源的参考资料。所有的数据都是随机产生的，所提出的模型和结果仅是说明性的。既没有来自任何政府赞助商的数据，也没有技术信息。