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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-12 15:50 正確なソフトウェアバグ予測に向けて: 最尤予測の適用 ○藤村大吾・土肥 正・岡村寛之（広島大）  R2021-15 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，ソフトウェアのテスト工程におけるバグ検出数が非同次ポアソン過程に従うという仮定の下で, 過去に観測されたバグ計数データから将来検出されるであろうバグ数を点予測するための方法論について 考察する. 一般に, 過去に観測されたバグ数の確率分布と将来観測されるであろうバグ数の確率分布 は同一ではないと考えられるが, 通常は過去のデータからバグ検出数を記述する確率モデルの母数を推定し, 将来においてその母数が不変であるという仮定の下で, 将来において検出されるであろうバグ数を予測 することがなされる. しかしながら, このようなプラグイン予測では高い予測精度を示すことが困難であり, ソフトウェアバグ数のより正確な予測が喫緊の課題であった. そこで, 最尤予測と呼ばれる予測法に着目し バグ数の予測を行ない, 実際の開発工程で計測されたバグ検出データを用いて予測精度の比較を行う. |
| （英） | In this note, we consider point prediction methods for the number of software bugs decetced in the future with the bug count data experienced in the past, where the underlying software bug-detection process is described by non-homogeneous Poisson processes. In general, it is known that the probability distribution of the number of software bugs observed in the past is not identical to one of the bug counts expected in the future. Nevertheless, the commonly used technique is to predict the bug counts under a strong assumption that the probability distribution with model parameters estimated from the past observations holds even in the future evolution. Since such a plug-in prediction does not work well to guarantee the higher prediction accuracy, the more accurate prediction of software bug counts is an emerging issue in software reliability engineering. We focus on the maximum likelihood predictions and propose two maximum likelihood predictors to predict the future bug-detection processes. Through a numerical example with an actual software bug count data set, we compare our new prediction methods with the existing plug-in predictor. |
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| キーワード | （和） | ソフトウェア信頼性モデル / 非同次ポアソン過程 / 予測性能 / プラグイン予測 / 最尤予測 / / / |
| （英） | software reliability model / non-homogeneous Poisson process / predictive performance / plug-in prediction / maximum likelihood prediction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 64, R2021-15, pp. 25-30, 2021年6月. | |
| 資料番号 | R2021-15 | |
| 発行日 | 2021-06-05 (R) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | R2021-15 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | R |
| 開催期間 | 2021-06-12 - 2021-06-12 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online (Zoom) |
| テーマ（和） | 信頼性一般 |
| テーマ（英） | Reliability General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | R |
| 会議コード | 2021-06-R |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 正確なソフトウェアバグ予測に向けて: 最尤予測の適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Towards More Accurate Software Bug Prediction: Maximum Likelihood Predictions |
| サブタイトル（英） | |
| 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） | 非同次ポアソン過程 / non-homogeneous Poisson process |
| キーワード(3)（和/英） | 予測性能 / predictive performance |
| キーワード(4)（和/英） | プラグイン予測 / plug-in prediction |
| キーワード(5)（和/英） | 最尤予測 / maximum likelihood prediction |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤村 大吾 / Daigo Fujimura / フジムラ ダイゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土肥 正 / Tadashi Dohi / ドヒ タダシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡村 寛之 / Hiroyuki Okamura / オカムラ ヒロユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-12 15:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | R |
| 資料番号 | R2021-15 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.64 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-05 (R) |
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