基于函数的非线性最小二乘法及其在Jelinski-Moranda软件可靠性模型中的应用
统计方法学
2011-08-29 v1 软件工程
摘要
提出并研究了一种基于函数的非线性最小二乘估计（FNLSE）方法，用于Jelinski-Moranda软件可靠性模型的参数估计。FNLSE扩展了传统最小二乘估计（LSE）的潜在拟合函数，并将对数变换非线性最小二乘估计（LogLSE）作为其特例。提出了一种新颖的基于幂变换函数的非线性最小二乘估计（powLSE），并将其应用于Jelinski-Moranda模型的参数估计。采用牛顿-拉夫逊方法求解，将Jelinski-Moranda模型的LogLSE和powLSE均应用于六个标准软件失效时间数据集的平均故障间隔时间（MTBF）预测。实验结果表明，在递归相对误差（RE）指标和Braun统计指标方面，具有最优幂指数的powLSE相比经典最小二乘估计（LSE）、最大似然估计（MLE）和LogLSE更具有效性。
引用
@article{arxiv.1108.5185,
title = {Function Based Nonlinear Least Squares and Application to Jelinski--Moranda Software Reliability Model},
author = {Jingwei Liu and Meizhi Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1108.5185},
year = {2011}
}