ソフトウェア信頼度成長モデルに関する統合モデルの解析的パラメータ推定法
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概要
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ソフトウェア信頼度成長曲線に関する統合モデル^<1),2)>は, これまで提案された代表的なモデルをカバーするだけでなく, これまでモデル化されていなかった領域もカバーできる. そのため, このモデルを用いれば既存のソフトウェア信頼度成長モデルより高い精度で残存フォールト数を推定することができる. しかしながら, 統合モデルを表す微分方程式の解の形式は, 既存モデルの種別を表すパラメータγの値により飽和型モデルに限っても3つのグループに分かれる. そのため, 最適なパラメータ群を推定するためには, それぞれのグループに対してパラメータの推定を試みる必要があった. また, 最尤推定法によるパラメータ推定では, 超越方程式を数値的に解く必要があることから, 解の収束に時間がかかったり, 解そのものが求まらない場合があるという問題もあった. 本論文では, 統合モデルを表す微分方程式の対数をとることにより, 得られたデータ系列からこのモデルを表す微分方程式のパラメータを解析的に推定できることを示す. また, 推定したパラメータをもとに具体的な推定曲線を求めるための手順を示す. 実際の累積バグデータを用いて, 本方式と最尤推定法による残存バグの推定誤差を比較した結果, その差は2%以下であった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-12-15
著者
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