陈静

摘 要：随着人们对高可靠和高质量软件需求的日益增长，这种需求迫使软件开发人员不断提高软件的可靠性。本文提出了一种基于自回归模型的软件可靠性预测方法，并利用最小二乘估计方法对模型中的参数进行估计。使用开源软件Firefox的真实故障数据，利用SPSS软件对可靠性模型进行验证分析，实验结果表明本文提出的模型是有效的。

关键词：自回归模型;软件可靠性;最小二乘估计;SPSS

中图分类号：TP183        文献标识码：A       文章编号：1003-5168（2021）24-0023-04

Research on Software Reliability Prediction Method Based on Autoregressive Model

CHEN Jing

（College of Information Engineering， Guizhou University of Traditional Chinese Medicine， Guiyang  Guizhou 550025）

Abstract： With the increasing demand for the peoples pursuit of the high reliability and high-quality software， this demand forces software developers to continuously improve the reliability of software. This paper put forwards a software reliability prediction method based on an autoregressive model， and uses the least square estimation method to estimate the parameters in the model. The real failure data of the open source software Firefox and SPSS software were used to verify and analyze the reliability model，and the experimental results show that the model proposed in this paper is effective.

Keywords： autoregressive model;software reliability; least square estimation; SPSS

對系统软件故障的管理研究主要是对一些有严重故障或容易表现出错的软件模块进行分析识别，并为其创建软件故障管理预测系统模型，为其提供软件维护使用指南。通过对整个软件系统可靠性进行测试，找出对整个软件系统可靠性具有重大影响的软件错误。近年来，随着信息技术的飞速发展和广泛普及，计算机软件可靠性技术已经将相关软件设备存在的运行状态故障情况作为研究依据。人们对使用软件的迫切需求也不断提高，从而直接推动了我国软件技术的不断进步。随着软件结构的设计复杂性的日益增加，直接导致了各种软件维护系统故障的结构复杂性也随之增加，随之而来的是软件开发和安装维护软件过程中的成本也相应加大。因此，利用软件测试过程中产生的故障数据，对软件可靠性进行分析预测是当前研究的一个重要问题。

自回归模型是一种在社会统计学中已……