ソフトウェア信頼性モデルから大規模データへ

Question

約50000回の失敗回数データを持つ大きなデータに指数関数的なSRGMを適用しようとしています。これは永遠に実行されており、データポイントが多すぎるため、オンラインツールでもこの​​データがクラッシュしています。この問題を解決し、MLE（最尤推定）を得るためにExponential（Goel-Okumoto）モデルをどのように適合させることができますか？

Answer 1

これを行う最良の方法の1つは、データを失敗カウント形式に変換することです。そこで、データセットの長さを28に短縮した同じ時間間隔（年間）を考慮した失敗カウントの変換を行いました。次に、データに合う予測をするために失敗カウントモデルを適用できます。この調査に基づく記事は、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