Abstract
隨著電腦化時代的來臨，軟體可靠度問題內容受到重視，本篇論文主要回顧並進一步探討在Musa及Littlewood兩軟體可靠度模式下，利用最大概似估計法、最佳化估計法與M估計法對錯誤總數估計的關聯與差異。文中並利用模擬分析的方法加以說明各估計方法在不同模式下的表現，而由模擬結果發現，最大概似估計法在上述二模式的解值表現均較為佳。並且在本論文中，利用GAUSS語言開發一套分析軟體可靠度的系統，並以實例說明以方便使用者使用。 約在70年代左右，由於家庭電腦的普及化，使得人人接觸電腦的機會增加；同時，也使人們對於其所附屬的電腦使用軟體需求日增。有關電腦的軟體可靠度（computer software reliability）問題，正式被人們所普遍討論及重視。在軟體可靠度中最主要問題之一，就為估計軟體的錯誤總數，所謂『錯誤』的意義乃指影響軟體執行正確性的錯誤因素，而『錯誤總數』則為上述錯誤的總個數。軟體可靠度估計方法為利用已經找出並且修復的錯誤數（bugs，faults），進而來估計依舊在軟體中未被發現的新錯誤數，其實驗的設計方法，即為利用軟體測試端輸入測試樣本資料，同時收集執行端發生的錯誤數表現，用以探討軟體可靠度，如Moek（1984）所做的實驗。過去用於估計軟體錯誤總數的模式，如Jelinski and Moranda (1972)，Musa (1975)，Littlewood (1980)...等，均假設『系統剩餘錯誤數』與『錯誤數的發生率』有一定相關程度，同時在實驗中若發現錯誤時立刻給予修正，使其在往後的實驗中不再出現(Jelinski and Moranda, 1972)。在這些估計模式中，各估計模式共同處在於儘可能地去描述錯誤數並且模式化，以便估計軟體錯誤總數。在第二章中將介紹文中所用到的符號、共同假設及簡介Musa（1975）、Littlewood（1980）模式。在第三章中將簡介三種估計方法，分別是最大概似估計法、M估計法及最佳化估計法，其中在最大概似估計法的部份則因解值方法的不同，分為傳統最大概似估計法與條件化最大概似估計法。在第四章中以實例個案作為探討，並於第五章利用模擬分析討論各估計法在參數估計上的表現並且提出本文結論。本文中所做的資料分析及模擬解值，均已經開發為一使用者操作介面的軟體程式，使用者須在GAUSS軟體環境下執行，在第六章中簡介操作方法，用以方便使用者使用。