Confidence Interval for a Software Reliability Model with a Bathtub-Shaped Fault Detection Rate

Dae Kyung Kim

doi:10.33162/JAR.2020.3.20.1.28

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자료유형: 학술저널

저자정보: Dae Kyung Kim (Jeonbuk National University)

저널정보: 한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 신뢰성응용연구 제20권 제1호

발행연도: 2020.3

수록면: 28 - 33 (6page)

DOI: 10.33162/JAR.2020.3.20.1.28

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Purpose: In recently years, a number of software reliability models (SRMs) have been developed by researchers. In this study, we were interested in the confidence interval of the mean value function (MVF) for SRM with bathtub-shaped fault detection rates (FDRs) model. The confidence interval was considered because point estimates are very unstable when the sample size is small, such as in the initial test phase [1, 2].
Methods: In our research, we calculated the confidence interval of the MVF. First, the MLE was calculated using Obha data [8], and then the confidence interval of the MVF was calculated using Fisher’s information matrix.
Results: We obtained the confidence interval for the MVF using the MLE and Fisher’s information matrix.
Conclusion: In this paper, the confidence interval of the MVF was obtained for a model in which the software has a bathtub-shaped failure rate. This result can be applied to models with little failure data during the test period in order to estimate stable reliability measures.

#SRM #Bathtub FDR #MVF #MLE #Confidence Interval #Fisher's Information Matrix

참고문헌 (17)

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S. A. Hossain / 1983 / Estimating the parameters of a non-homogenous poisson-process model for software reliability / IEEE Trans. on Rel 42(4):604~612

G. Knafl / 1996 / Solving ML equations for 2parameter Poisson-process models for ungrouped software failure data / IEEE Trans. on Rel 45(1):42~53

J. H. Kim / 2014 / Software error in history / Acorn Publishing

M. R. Lyu / 1996 / Handbook of Software Reliability Engineering / McGraw Hill

J. D. Musa / 1987 / Software reliability, measurement, prediction and application / McGraw Hill

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