型、非齐次泊松模型(NHPP)和执行时间模型。 对于马尔可夫模型,具有代表性的有 Jelinski- moranda模型及其推广形式。对于NHPP 模型,具有代表性的有Goel- Okumoto模型及其推广形式。对于执行时间模型,具有代表性 的有Musa的执行时间模型及其推广形式 非随机过程模型是指贝叶斯方法运用于软件可靠性研究的贝叶斯模型或者其它方法的 模型senk90|具有代表性的有 Littlewood- Verral模型及其推广形式,Mis的超几何模 型及其推广形式, Nelson的输入域模型及其推广形式。 另外我们也可以根据对于软件可靠性模型的分析形式把它们分类为故障间隔模型、缺陷 计数模型和错误插入模型等 对于故障间隔模型而言,它们假设故障间隔时间服从于某一个分布,分布的参数依赖于 各个时间间隔中程序中的残留错误数Chen95。在实际的应用中,先对程序的故障间隔时间 进行实测,再根据这组实测的数据来估计模型参数。待参数确定后,就可以用于估计软件的 可靠性以及MTTF等软件可靠性指标;另一方面,故障间隔时间也可以看作一个随机过程 可以通过适当的时间序列来描述这样的故障间隔时间。在这类模型中具有代表性的有 Jelinski- Moranda模型、 Schick- Wolverton模型、 Littlewood-Verral模型等 缺陷计数模型的目标是在特定的时间间隔内软件的错误数或故障数,根据在给定的测试 时间发现的错误数来建立这种模型。这类模型中具有代表性的有 Shooman模型、Musa的 执行时间模型、Goel- Okumoto的NHPP模型、Musa- Okumoto的对数泊松执行时间模型等 错误插入模型的思路是在程序中人为地植入一组错误然后在测试中观察并统计程序总 共发现的错误数和植入的错误数,从而得出对程序中总错误数的估计。这类模型中具有代表 性的有Mil的超几何分布模型等。型、非齐次泊松模型(NHPP)和执行时间模型。 对于马尔可夫模型，具有代表性的有 Jelinski-Moranda 模型及其推广形式。对于 NHPP 模型，具有代表性的有 Goel-Okumoto 模型及其推广形式。对于执行时间模型，具有代表性 的有 Musa 的执行时间模型及其推广形式。 非随机过程模型是指贝叶斯方法运用于软件可靠性研究的贝叶斯模型或者其它方法的 模型[Csenki90]。具有代表性的有 Littlewood-Verral 模型及其推广形式，Mills 的超几何模 型及其推广形式，Nelson 的输入域模型及其推广形式。 另外我们也可以根据对于软件可靠性模型的分析形式把它们分类为故障间隔模型、缺陷 计数模型和错误插入模型等。 对于故障间隔模型而言，它们假设故障间隔时间服从于某一个分布，分布的参数依赖于 各个时间间隔中程序中的残留错误数[Chen95]。在实际的应用中，先对程序的故障间隔时间 进行实测，再根据这组实测的数据来估计模型参数。待参数确定后，就可以用于估计软件的 可靠性以及 MTTF 等软件可靠性指标；另一方面，故障间隔时间也可以看作一个随机过程， 可以通过适当的时间序列来描述这样的故障间隔时间。在这类模型中具有代表性的有 Jelinski-Moranda 模型、Schick-Wolverton 模型、Littlewood-Verral 模型等。 缺陷计数模型的目标是在特定的时间间隔内软件的错误数或故障数，根据在给定的测试 时间发现的错误数来建立这种模型。这类模型中具有代表性的有 Shooman 模型、Musa 的 执行时间模型、Goel-Okumoto 的 NHPP 模型、Musa-Okumoto 的对数泊松执行时间模型等。 错误插入模型的思路是在程序中人为地植入一组错误，然后在测试中观察并统计程序总 共发现的错误数和植入的错误数，从而得出对程序中总错误数的估计。这类模型中具有代表 性的有 Mills 的超几何分布模型等