Классификация моделей надежности - часть 4
Результат сравнения используется для оценки надежности и качества программы. При внесении изменений в программу проводится повторное тестирование и оценка надежности. Этот подход к организации тестирования отличается громоздкостью и редко используется из–за дополнительного объема работ, связанных с подбором, выполнением и устранением искусственных ошибок.
Модели с выбором области входных значений основываются на генерации множества тестовых выборок из входного распределения и оценка надежности, проводится по полученным отказам на основе тестовых выборок из входной области. К этому типу моделей относится модель Нельсона и др.
Таким образом, классификация моделей роста надежности относительно процесса выявления отказов, фактически разделена на две группы:
модели, которые рассматривают количество отказов как Марковский процесс;
модели, которые рассматривают интенсивность отказов как Пуассоновский процесс.
Фактор распределения интенсивности отказов разделяет модели на экспоненциальные, логарифмические, геометрические, байесовские и др.