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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

机译:估计软件测试中的剩余故障数-参数引导法

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摘要

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.
机译:引导程序方法是通过对样本数据进行重新采样来复制新样本并检查估计值的统计属性,它从少量数据中估计总体分布的复杂参数的复杂统计的属性。它是有效的。在软件可靠性评估中,主要基于故障数据(在这种情况下为检测时间数据)来估计相关的可靠性评估等级,但是没有获得期望的可靠性评估等级的点估计值。然而,通常,难以获得区间估计值和估计量本身的概率分布。在本研究中,在假设软件故障检测过程遵循非均匀泊松过程的情况下,可靠性评估量表的估计量的概率分布基于指数模型所代表的参数模型的最可能估计。考虑评估。

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