平方误差与Higgins-Tsokos损失函数在幂律程序软件故障的贝叶斯可靠性分析中的有效性

本文主要探讨了在幂律程序背景下，软件故障时间的贝叶斯可靠性分析中的平方误差和Higgins-Tsokos损失函数的有效性。自1970年代起，幂律过程因其在描述软件可靠性随时间变化的特性而被广泛应用，尤其在评估软件质量时发挥重要作用。贝叶斯分析作为一种统计方法，通过实际软件故障数据验证了其在幂律过程中的适用性。 论文关注的核心是损失函数的选择对贝叶斯可靠性估计的影响。平方误差和Higgins-Tsokos是两种常见的损失函数，研究者分别针对这两种函数在不同先验知识下的幂律过程进行了分析。通过对幂律过程强度函数的似然性进行贝叶斯估计，结果表明，Higgins-Tsokos损失函数在稳健性和性能上优于平方误差损失函数，两者都超越了最大似然估计。这意味着在处理软件故障数据时，这两种损失函数提供了更为精确和可靠的可靠性评估。 敏感性分析部分揭示了贝叶斯估计对先验参数的敏感性以及对损失函数选择的重要性。这意味着在实际应用中，需要谨慎选择先验知识，以确保可靠性估计的准确性。此外，文中还介绍了利用Wolfram语言开发的一个交互式用户界面应用程序，该应用可以方便地针对给定的数据，计算和可视化幂律过程的强度函数和可靠性函数的贝叶斯估计和最大似然估计，为实际工程实践提供了便利工具。 总结来说，这篇论文深入研究了在幂律程序环境下，平方误差和Higgins-Tsokos损失函数在贝叶斯可靠性分析中的表现，为软件工程师提供了选择合适损失函数以优化软件可靠性评估的重要参考依据。同时，通过实例分析和实用工具，它强调了先验知识选择和损失函数选择在贝叶斯分析中的关键作用。