Page 81 - 4797

застосовують методи: метод максимуму правдоподібності і
метод найменших квадратів. У загальному випадку, завдання
визначення точкової оцінки параметра зводиться до
визначення оцінки параметра відомого закону розподілу
випадкової величини Х, для якого існує вибірка спостережень.
У цьому випадку існує вибірка, яка характеризує
інтенсивність прояву дефектів і аналітичне співвідношення
моделі для даної інтенсивності.
Модель Джелінського–Моранді
Формат вихідних даних: інтервали часу між сусідніми
проявами дефектів (xi, i = 1,...,n) або моменти часу прояву
дефектів (ti, i = 1,…,n; xi = ti – ti-1, t0 = 0).
Допущення моделі:
- інтенсивність виявлення помилок пропорційна
поточному числу помилок у програмі;
- усі помилки однаково імовірні та їхня поява не
залежить одна від одної;
- кожна помилка має той самий порядок серйозності;
- час до наступної відмови розподілено
експоненціально;
- ПЗ функціонує у середовищі, близькому до реальних
умов;
- помилки постійно коригують без внесення нових;
- інтенсивність виявлення помилок дорівнює константі
в інтервалі між двома суміжними моментами появи помилок.
Функція інтенсивності відмов:
 (t )  N exp(  t ) , (8.1)
де N – похідна невідома кількість дефектів у ПЗ;
β – параметр моделі.
Функція середнього значення кількості відмов:
 (t )  N( 1 exp(  t )) (8.2)
Оцінки параметрів моделі визначаються, виходячи з
системи рівнянь:

80