A Compound poisson nonlinear regression model (CPNLR) in the estimation of computer software reliability index
Bilgisayar yazılım güvenirliği endeksinin kestiriminde bileşik Poisson doğrusal olmayan regresyon modeli
- Tez No: 35554
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ŞAHİNOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Bileşik Poisson, En Çok Olabilirlik Kestirimi (EOK), Doğrusal Olmayan Regresyon (DOR), Gruplandırılmış yazılım hata verileri, Bilgisayar yazılımları, Doğrusal olmayan regresyon, Regresyon modelleri, Yazılım endüstrisi, Compound poisson, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Nonlinear Regression (NLR), Grouped Software Failure Data, Computer softwares, Nonlinear regression, Regression models, Software industry
- Yıl: 1994
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz BİLGİSAYAR YAZILIM GÜVENİRLİ?İ ENDEKSİNİN KESTİRİMİNDE BİLEŞİK POİSSON DO?RUSAL OLMAYAN REGRESYON MODELİ CAN, Ünal Yüksek Lisans Tezi, İstatistik Anabüim Dalı Tez yöneticisi: Prof. Dr. Mehmet Şahinoğlu Eylül, 1994, 104 sayfa Farklı tahmin modeli olan ve Bileşik Poisson (BP) Yazılım Güvenirliliği olarak adlandırılan bir modelde daha önce çalışılmış ve bu modelde tahmin yöntemi olarak öncelikle En Çok Olabilirlik Kestiricisi (EOK) kullanılmıştı. Bundan dolayı BPEOK (Bileşik Poisson En Çok Olabilirlik Kestirimi) olarak adlandırılmıştır. Zaman aralıklarındaki hata verileri için genellikle kullanılan Bilgisayar İşlem Birimi (BİB) saniye birimidir. Musa-Okumoto (MO) yönteminin belirli BİB zamanmda az kümelenmenin olduğu durumlarda genellikle daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Bununla beraber ileri sürülen Bileşik Poisson modelinin her saat, hergün veya her haftanın guruplandırılmış hata verileri için daha iyi olduğu kanıtlanmıştır. Kümelendirilmiş veya gruplandınlmış hata verileri Bileşik Poisson için bir avantaj olarak düşünülebilir. Hatalar arasındaki istatiksel bağımsızlık göz önünde tutularak Bileşik dağılım olarak Geometrik dağılım seçilebilir ve bundan dolayı tüm modele PoissonAGeometrik adı verilmiştir. Bu araştırmada, ileri sürülen yeni bir Doğrusal Olmayan Regresyon modeli (DOR) aym Bileşik Poisson (BP) yaklaşımı içindealınıyor olsa da, BPDOR (Birleşik Poisson Doğrusal Olmayan Regresyon) sıklıkla karşılaşılan gruplandmlmış hata terimleri için tatmin edici sonuçlar verecektir. OGH (Ortalama Göreli Hata) "ya ek olarak sunulan ve Ortalama Karesel Hata (OKH) 'nın değiştirilmiş bir turu olan, ileriye dönük ölçümlerin yanısıra Kolmogorov-Smirnov (K-S) test istatistiği asıl ampirik dağılıma uyum iyiliği karşılaştırması için geçmişe dönük bir ölçüm olarak düşünülmüştür. OGH, OKH ve K-S test istatistiği göstermiştir ki haftalık olarak gruplandırılmış hata verileri durumunda, belirli bir hedef zamana kadar olabilecek daha keşfedilmeyen hata sayışım öngörmek için BPEOK ve BPDOP daha iyi sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT A COMPOUND POISSON NONLINEAR REGRESSION MODEL (CPNLR) IN THE ESTIMATION OF COMPUTER SOFTWARE RELIABILITY INDEX CAN,Unal M.S. in statistics Supervisor: Prof. Dr. Mehmet Şahinoglu September, 1994, 104 pages An alternative prediction model, namely, Compound Poisson (CP) Software Reliability Model in Software testing was previously studied, where the estimation method was primarily maximum likelihood estimation (MLE), hence the name CPMLE. For time-between-failure data, generally in terms of CPU seconds, the competing Musa Okumoto (MO.) method usually proved better due to little clumping within each CPU second, except for those cases where relatively more clumping was observed. However, the proposed Compound Poisson model proved better for grouped failure data where within each hour, day or week; the accumulated or grouped failure data worked considerably to the advantage of the Compound Poisson. Owing to the non-influencing of the failures within sampling time-units (hour, day, or week), the compounding distribution was popularly selected to be the Geometric distribution, hence the PoissonAGeometric. In this research, however, ina newly proposed nonlinear regression model (NLR) within the same Compound Poisson (CP) approach, henceforth CPNLR, will yield comparatively satisfactory results for the frequently encountered grouped failure. In addition to the ARE (Average Relative Error) and a modified version of MSE (Mean Square Error), that are both prospective measures, Kolmogorov-Smirnow (K-S) test statistics are also employed as a form of retrospective measure, for comparing the goodness of fit to the actual empirical distribution. The ARE, MSE and K-S statistics also indicated that for the weekly grouped failure data, CPMLE or CPNLR performed better, when predicting the unknown number of remaining undiscovered (or residual) failure expected to occur until a given stopping time.
Benzer Tezler
- Statistical measures of evaluate and compare predictive quality of compound poisson software reliability estimation methods
Başlık çevirisi yok
SEDAT ÇAPAR
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MEHMET ŞAHİNOĞLU
- Statistical modeling and parameter estimation for the reliability of software mutation
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM BALTACI
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ŞAHİNOĞLU
- An Exac probability distribution function for reliability index (Loss of Load) and its application to Turkish interconnected power generation system (1995-2000)
Yük kaybı güvenirlik endeksi için kesin olasılık dağılım fonksiyonu ve Türkiye enterkonnekte enerji üretim sistemine uygulanması (1995-2000)
MEHMET GÖKMEN
