傾向曲線に基づいたソフトウェア信頼性モデルに対するパラメータ推定

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2006-03-15
• タイトル: 傾向曲線に基づいたソフトウェア信頼性モデルに対するパラメータ推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Parameter Estimation for Trend-curve-based Software Reliability Models
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: システム評価・管理技術
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering Hiroshima University
• 著者名: 岡村, 寛之; 古村, 仁志; 土肥, 正
• 著者名(英): Hiroyuki, Okamura; Hitoshi, Furumura; Tadashi, Dohi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ソフトウェアのテスト工程において検出されるバグの累積総数を予測する方法の1 つに，ゴンペルツ曲線やロジスティック曲線などの傾向曲線を基本とした回帰モデルがある．しかしながら，本来は確率的な計数過程として記述されるべきこれらのデータに対して，確定的な曲線とその観測誤差に基づいた回帰モデルを適用したとしても，バグ総数の推定精度がつねに向上するとは限らない．一方，ソフトウェアの信頼度成長現象を柔軟に表現する計数過程として，非同次ポアソン過程（NHPP）を用いた確率モデルが提案されているが，そのいくつかはパラメータ推定に関する厳密な議論がなされていない．そこで本論文では，ゴンペルツ曲線やロジスティック曲線などの回帰モデルと対応付けされるようなNHPP を用いて，ソフトウェア信頼性モデルに対するパラメータ推定問題を再考する．特に，最尤推定値をEM アルゴリズムを用いて効率良く算出する手法の提案を行う．さらに，実際のテスト工程で観測されたデバッグデータを用いて，回帰モデルならびにNHPP モデルに対するパラメータ推定手法の比較を行うことで，提案する統計モデルおよび推定アルゴリズムの優位性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The regression model is one of the well-known methods to predict the cumulative number of faults detected in software development phase. In the regression models, it is assumed that the cumlative number of detected faults is described by a non-linear curve such as a Gompertz curve or a logistic curve. The regression model is essentially based on the squared errors between the observed data and the trend curve. However, the direct application of the regression model to the stochastic counting processes may cause the problem that the accuracy of prediction decreases. On the other hand, software reliability models based on non-homogeneous Poisson processes (NHPPs) are well known to represent various trend curves including the Gompertz and logistic curves. However, no effective parameter estimation method for these NHPP-based models has been developed. In this paper, we revisit the NHPP-based software reliability models with the mean value functions which draw the Gompertz and logistic curves. Especially, the estimation algorithm to compute the maximum likelihood estimates efficiently is developed by applying the EM algorithm. Furthermore, comparing between the regression models and the NHPP-based software reliability models, we show the significance of the NHPP-based models in the viewpoint of predictive accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 47, 号 3, p. 897-905, 発行日 2006-03-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764