離散化統計的データ解析モデルに基づく確率的ソフトウェア信頼度成長モデル(ソフトウェアの信頼性,信頼性理論)
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概要
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高信頼性を有するソフトウェアを実現するために,テスト工程においてソフトウェアの信頼性を定量的かつ高精度に計測・評価することは,重要な問題である.ソフトウェアの信頼性を定量的に評価する手法の一つとして,現在までに,数多くのソフトウェア信頼度成長モデルが提案されている.その中で,非同次ポアソン過程に基づくソフトウェア信頼度成長モデルは,実測データに対する適用性の観点から有望視され,現在,多くの企業にて実用に供されている.一方,日本では,従来より,ジスティック曲線モデルもしくわゴンペルツ曲線モデルなどに代表される決定論的モデルが採用される場合があり,近年では,これらの改良モデルとして離散化統計的データ解析モデルが提案されている.本研究では,決定論的モデルとしての離散化統計的データ解析モデルに対して,確率則である非同次ポアソン過程を導入することによりモデルの再構築を行う.さらに,実際のテスト工程において観測されたフォールト発見数データを用い,従来の離散化統計的データ解析モデルとの適合性比較を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-05-16
著者
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