ソフトウェアテストにおける残存フォールト数の推定: パラメトリックブートストラップ法

摘要

The bootstraping duplicates the data itself by resampling the underlying population data and enables to investigate the statistical properties. It is useful to estimate standard errors and confidence intervals for complex estimators of complex parameters of the distribution from a small number of data. In software reliability engineering, it is common to estimate software reliability measures from the fault data (fault-detection time data) and focus on the point estimation. However, it is difficult in general to carry out the interval estimation or to obtain the probability distributions of the related estimators. In this paper, we assume that the software fault-detection process in testing is described by a non-homogeneous Poisson process. Based on the maximum likelihood estimation of parametric models such as an exponential NHPP model, we assess the probability distributions of software reliability measures in the sense of estimators, via parametric bootstrapping method.%標本データのリサンプリングを行うことで新たな標本を複製し，推定量の統計的性質を調べるブートストラップ法は，少ないデータから母集団分布の複雑なパラメータの複雑な統計量の性質を推定するために有効である．ソフトウェアの信頼性評価では，主にフォールトデータ（ここでは検出時間データ）に基づいて関連した信頼性評価尺度を推定することがなされるが，所望の信頼性評価尺度の点推定値を求めることはなされるものの，一般に，区間推定値や推定量自体の確率分布を求めることは困難である．本研究では，ソフトウェアのフォールト検出過程が非同次ポアソン過程に従うという仮定の下で，指数形モデルに代表されるパラメトリックモデルの最尤推定量に基づいて，信頼性評価尺度の推定量の確率分布を評価することを考える．