Revista de Tecnología de la Información e Ingeniería de Software
Acceso abierto

abstracto

Técnica de mínimos cuadrados no lineales ponderados para la estimación de parámetros del modelo NHPP Gompertz

Lutfiah Ismail Al Turk

Con el problema de la heterocedasticidad, se necesita un método alternativo de estimación precisa de la técnica de mínimos cuadrados no lineales (NLS). La técnica de estimación de mínimos cuadrados no lineales ponderados (WNLSE) es una alternativa que puede aumentar la precisión de la estimación de parámetros mediante la asignación de pesos adecuados al tiempo entre datos de fallas. En el presente estudio, las técnicas tradicionales de máxima verosimilitud (ML), mínimos cuadrados no lineales (NLS) y mínimos cuadrados no lineales ponderados (WNLS) se formulan para estimar los tres parámetros del modelo NHPP Gompertz. El método de ponderación empírico se investiga en el proceso de predicción del modelo NHPP Gompertz. Se proporcionan tres ejemplos reales de datos de fallos de software para analizar el rendimiento de los tres métodos de estimación considerados. Los resultados de este estudio numérico indican las preferencias del método WNLSE con respecto al rendimiento del modelo NHPP Gompertz, también el valor de los factores de ponderación que dan la solución óptima difieren según la naturaleza de los datos de falla del software.