28、基于非齐次泊松过程的软件可靠性评估贝叶斯推理工具介绍

基于非齐次泊松过程的软件可靠性评估贝叶斯推理工具介绍

软件可靠性是软件质量的重要属性之一。过去四十年来，众多软件可靠性模型（SRMs）被提出，其中基于非齐次泊松过程（NHPP）的SRMs在描述软件随时间的故障行为方面广受欢迎。本文聚焦于使用基于NHPP的SRMs进行软件可靠性评估的第二和第三阶段，即统计参数估计、模型选择标准和定量可靠性度量的计算。

1. 软件可靠性评估概述

软件可靠性评估一般包含三个阶段：
- 数据收集 ：观察并收集目标软件开发项目的软件指标，以估计软件可靠性。软件指标可分为设计指标和测试指标。设计指标如代码行数、分支数量和代码复杂度；测试指标包括测试工作量、软件评审次数和软件故障次数。若要定量估计软件可靠性，需要软件故障数据，即故障数量的时间序列数据。
- 模型拟合与评估 ：将观察到的故障数据应用于模型参数的统计估计和模型选择。
- 模型应用 ：使用选定的模型估计多个可靠性度量，如软件可靠性函数和剩余软件故障数量。

2. 传统参数估计方法的局限性

过去很多文献使用基于NHPP的SRMs模型的参数点估计，特别是最大似然（ML）估计。然而，统计估计通常存在估计误差。尽管随着用于估计的观测值增加，ML估计的误差会减小，但由于软件测试期间观察到的软件故障数量有限，无法完全消除误差。因此，点估计往往难以计算出准确的软件可靠性度量。

3. 贝叶斯统计估计方法

贝叶斯统计估计是一种基于先验信息的参数估计方法。它将模型参数视为随机变量，通过先验分布和观测数据的似然函数