| 講演名 | 2017-07-28 ベイズ理論による離散化モデルに基づいたソフトウェア信頼性評価 井上 真二(関西大), 山田 茂(鳥取大), |
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| 抄録(和) | 実際のソフトウェア開発工程でのテスト工程における離散的なフォールト発見数データの収集方法と整合性を保ち，高精度なソフトウェア信頼性評価が期待される離散化信頼性モデルに基づいた信頼性評価尺度の区間推定手法について議論する．今回議論する非同次ポアソン過程に従う信頼性モデルでは，モデルに含まれるパラメータや信頼性評価尺度の確率分布を解析的に導出できないことが知られている．本研究では，実際に観測されたフォールト発見数データに基づいてモデルパラメータや信頼性評価尺度の確率分布を尤度に基づいて更新する仕組みをベイズ理論に基づいて議論する．さらに，マルコフ連鎖モンテカルロ法のひとつとして知られているギブス・サンプリングを用いながら，モデルパラメータおよび信頼性評価尺度の事後分布を評価することでそれらの区間推定を行う．最後に，実際に観測されたフォールト発見数データを用いて，今回議論したアプローチに対する数値例を示す． |
| 抄録(英) | We discuss an interval estimation approach for model parameters and software reliability assessment measures of a discretized software reliability model, which has a consistency with an actual collecting activity of discrete software fault-count data and is expected to conduct highly-accurate assessment of software reliability. The interval estimation must be useful for conducting software reliability assessment because most of software reliability data are incomplete. Concretely speaking, we derive conditional probability distributions of model parameters by following the Bayes' theory. Then, we apply the Gibbs sampling method, which is one of the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method, for sampling the model parameters from the derived conditional probability distributions of model parameters. The probability distributions of model parameters can be obtained through this procedures. Further, this paper shows numerical examples of our approach by using actual fault count data. |
| キーワード(和) | ソフトウェア信頼性モデル / ソフトウェア信頼性評価 / 離散化モデル / 区間推定 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 |
| キーワード(英) | Software reliability model / Software reliability assessment / Discretized model / Interval estimation / Markov chain Monte Carlo method |
| 資料番号 | R2017-23 |
| 発行日 | 2017-07-21 (R) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
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| 開催期間 | 2017/7/28(から1日開催) |
| 開催地（和） | 稚内サンホテル |
| 開催地（英） | Wakkanai Sun Hotel |
| テーマ（和） | 信頼性理論，通信ネットワークの信頼性，信頼性一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 弓削 哲史(防衛大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsushi Yuge(National Defense Academy) |
| 副委員長氏名（和） | 安里 彰(富士通) |
| 副委員長氏名（英） | Akira Asato(Fujitsu) |
| 幹事氏名（和） | 田村 信幸(法政大) / 平栗 滋人(鉄道総研) |
| 幹事氏名（英） | Nobuyuki Tamura(Hosei Univ.) / Shigeto Hiraguri(RTRI) |
| 幹事補佐氏名（和） | 井上 真二(関西大) / 岡村 寛之(広島大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinji Inoue(Kansai Univ.) / Hiroyuki Okamura(Hiroshima Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reliability |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | ベイズ理論による離散化モデルに基づいたソフトウェア信頼性評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Software Reliability Assessment Based on a Discretized Model by Bayes' Theory |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソフトウェア信頼性モデル / Software reliability model |
| キーワード(2)（和/英） | ソフトウェア信頼性評価 / Software reliability assessment |
| キーワード(3)（和/英） | 離散化モデル / Discretized model |
| キーワード(4)（和/英） | 区間推定 / Interval estimation |
| キーワード(5)（和/英） | マルコフ連鎖モンテカルロ法 / Markov chain Monte Carlo method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 井上 真二 / Shinji Inoue |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山田 茂 / Shigeru Yamada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 鳥取大学(略称：鳥取大) Tottori University(略称：Tottori Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-07-28 |
| 資料番号 | R2017-23 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | R-161 |
| ページ範囲 | pp.55-60(R), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-07-21 (R) |