Stochastic comparisons and bayesian inference in software reliability

• Autores: Nuria Torrado Robles
• Directores de la Tesis: Rosa Elvira Lillo Rodríguez (dir. tes.), Michael Peter Wiper (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Carlos III de Madrid ( España ) en 2011
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Juan José Romo Urroz (presid.), Ignacio Cascos Fernández (secret.), Antonio Pievatolo (voc.), Jorge Luis Navarro Camacho (voc.), José Ramón Berrendero Díaz (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Probabilidad
      • Procesos estocásticos
    • Estadística
      • Técnicas de inferencia estadística
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de los ordenadores
      • Fiabilidad de los ordenadores
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: e-Archivo
• Resumen

  • En la última década del siglo 20 y en los primeros años del siglo 21, la demanda de sistemas informáticos ha aumentado considerablemente, muestra de ello es su presencia en satélites espaciales, aviones, cadenas de montaje automatizadas, incluso cada vez están más cercanos a nuestra vida cotidiana como en automóviles, electrodomésticos o teléfonos móviles. Todo ello contribuye a que la calidad del software sea una de los principales objetivos de los desarrolladores de programas informáticos. La calidad del software se describe normalmente en términos de su fiabilidad, entre otros aspectos. Por fiabilidad se entiende la probabilidad de ausencia de fallos durante el funcionamiento de un producto informático.

    Desde un punto de vista estadístico, las variables aleatorias que caracterizan la fiabilidad del software son los instantes de tiempo en los que se produce un fallo de software, así como, los tiempos entre fallos. Uno de los objetivos principales de esta tesis es estudiar el comportamiento de dichas variables aleatorias con la ayuda del uso de órdenes estocásticos. Otra aportación de esta tesis, consiste en la utilización de métricas del software como covariables para predecir o bien el número de fallos de un programa informático o bien los tiempos entre sucesivos fallos del software.