【摘 要】
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为了对软件可靠性进行评估,需要对其失效数据进行统计处理.随着软件测试工作的进行,软件可靠性呈现增长趋势,对此人们常常采用可靠性增长模型来描述软件可靠性的变化规律.自2
【机 构】
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海军工程大学基础部,武汉,430033
【出 处】
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2004年全国理论计算机科学学术年会
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为了对软件可靠性进行评估,需要对其失效数据进行统计处理.随着软件测试工作的进行,软件可靠性呈现增长趋势,对此人们常常采用可靠性增长模型来描述软件可靠性的变化规律.自20世纪70年代以来,人们根据软件测试的特点建立了许多软件可靠性增长模型,利用软件测试数据对模型进行拟合,从而得到有关可靠性指标的估计.对于可靠性要求不太高的软件,其测试过程中失效数据较多,模型与测试数据的拟合效果及参数估计都具有较好的统计性质.但是对于高可靠性软件,由于其测试失效数据较少且离散性强,这些模型对该类软件的可靠性评估就存在着一定的局限性.认为高可靠性软件失效的发生实际上是稀有事件,因而提出采用极值分布来对高可靠性软件的测试数据进行处理,但文中所采用的统计处理方法存在着一些不足之处. 对此，本文分别采用了最小二乘估计、极大似然估计和最优线性无偏估计，最后通过一个实例说明了参数估计过程并进行了模拟。
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