将软件可靠性模型应用于大数据

Question

我试图将指数型SRGM应用于具有大约50000个失败次数数据的大型数据。这是永远的运行，甚至在线工具都会因为数据太多而崩溃。你们中的任何一个人可以建议我如何解决这个问题并且使用指数（Goel-Okumoto）模型来获得MLE（最大似然估计）？

Answer 1

我了解到，一个最好的方法是将数据转换为失败计数格式。所以，我考虑了相同的时间间隔（每年）进行故障计数转换，这将数据集的长度减少到了28个。然后，我可以应用任何故障计数模型来拟合数据并做出预测。基于这项研究的文章可在https://books.google.com/books?id=uYiRDgAAQBAJ&pg=PA244&lpg=PA244&dq=An+Open+Source+Tool+to+Support+the+Quantitative+Assessment+of+Cybersecurity.+In+Proc.+International+Conference+on+Cyber+Warfare+and+Security&source=bl&ots=gJX5I0b8eH&sig=fp-EDU0z8AR1ZCVvjgqxrb1WF0c&hl=en&sa=X&ved=0ahUKEwjj1K6N09nUAhXBRCYKHZUWDfAQ6AEIMDAA#v=onepage&q=An%20Open%20Source%20Tool%20to%20Support%20the%20Quantitative%20Assessment%20of%20Cybersecurity.%20In%20Proc.%20International%20Conference%20on%20Cyber%20Warfare%20and%20Security&f=false