Prequential likelihood ratio

PLR-ul este folosit pentru a compara matematic prezicerile de la două sau mai multe modele de fiabilitate software . Oferă un feedback vizual pentru a decide care model se descurcă mai bine bazat pe datele observate .

Tabelul 1: Cum Se Calculează Probabilitatea Prequențială

Fie ca x1, x2,..., x, să reprezinte momente observate între eșecuri succesive.

Alege un număr de eșec "s", astfel încât i ≤ s ≤ n

Reevaluarea parametrilor modelului pentru fiecare eroare succesivă "j" , unde j = s,s+1, ... n

Fie ca f ̂_j^A (X_j ) să fie estimat ca PDF pentru perioada dintre 〖(j-1)〗^st " și〖 j〗^th pentru erorile modelului A estimat intre erorile x1, X2,., xj

Fie ca f ̂_j^B (X_j ) să fie estimat ca PDF pentru perioada dintre 〖(j-1)〗^st " și〖 j〗^th pentru erorile modelului B estimat intre erorile x1, X2,., xj

Calculați logaritmul raportului probabilității precursoare:

ln⁡(〖PLR〗_j )=∑_(k=s)^j▒〖{ln⁡[ 〗 f ̂_k^A (X_k )]-ln⁡[ f ̂_k^B (X_k )]} ,j=s,s+1, .,n

Fig 1 Graficul datelor și al modelelor ce vor fi comparate

Figura 1 prezintă un grafic al unor date eșantion, precum și modelele Moranda geometrice și Jelinski-Moranda care se potrivesc pentru aceste date. Datele de exemplu sunt din "Proiectul 1" într-un set de date colectat de John Musa în 1970 ' metoda utilizată pentru a evalua două modele acest exemplu se bazează pe luarea în considerare a software-ului modele de fiabilitate ca sisteme de predicție. Cu alte cuvinte, datele tratate incremental. Pe măsură ce noi date devin disponibile, modelul este readjustat. De exemplu, in figura 2 sunt afisate Miranda Geometric și modelul Jelinski-Moranda pentru 100 de erori. Curbele pentru cele două modele diferă între figura 1 și 2 în sensul că estimările parametrilor sunt diferite.