On the Role of Equilibrium Distribution in Binomial Software Reliability Modeling

摘要

2項過程モデルは最も古典的なソフトウェア信頼性モデルのーつとして知られており，ソフトウェアフォールト検出時間分布に様々な確率分布を仮定することで.多くのソフトウェアフォールト検出パターンを表現すること が可能である.一方，均衡分布は，典型的な検出パターンのーつである指数型曲線を表すことができ，先行研究では NHPPモデルにおける有用性を確認した.本論文では，均衡分布をソフトウェアフォールト検出時間分布に適応し，新たな2項過程モデルを提案する.実データを用いた適合性評価や予測評価を通して，ソフトウエア信頼性評価における均衡分布の役割について考察する.%The binomial software reliability model (SRM) is one of the most classical but plausible SRMs. It can describe many software fault-detection patterns in continuous time, by assuming different probability distributions as the underlying software fault-detection time distribution. One of the most typical software fault-detection patterns is exponential-type detection pattern, which can be well modeled by the equilibrium distribution. The superiority of equilibrium distribution in NHPP-based SRM has been verified in our previous work. In this paper, we incorporate equilibrium distributions to represent the underlying software fault-detection time in the binomial SRMs. We study the effectiveness of equilibrium distributions in software reliability modeling through goodness-of-fit test and prediction analysis with real software fault count data.