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A Comparative Study of Data Transformations for Wavelet Shrinkage Estimation with Application to Software Reliability Assessment

机译：小波收缩率估计的数据转换及其在软件可靠性评估中的比较研究

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In our previous work, we proposed wavelet shrinkage estimation (WSE) for nonhomogeneous Poisson process (NHPP)-based software reliability models (SRMs), where WSE is a data-transform-based nonparametric estimation method. Among many variance-stabilizing data transformations, the Anscombe transform and the Fisz transform were employed. We have shown that it could provide higher goodness-of-fit performance than the conventional maximum likelihood estimation (MLE) and the least squares estimation (LSE) in many cases, in spite of its non-parametric nature, through numerical experiments with real software-fault count data. With the aim of improving the estimation accuracy of WSE, in this paper we introduce other three data transformations to preprocess the software-fault count data and investigate the influence of different data transformations to the estimation accuracy of WSE through goodness-of-fit test.
机译：在我们之前的工作中，我们为基于非均匀泊松过程（NHPP）的软件可靠性模型（SRM）提出了小波收缩估计（WSE），其中WSE是基于数据转换的非参数估计方法。在许多方差稳定数据转换中，使用了Anscombe变换和Fisz变换。我们已经显示，尽管它具有非参数性质，但通过使用真实软件进行的数值实验，尽管它具有非参数性质，但它仍可以提供比常规最大似然估计（MLE）和最小二乘估计（LSE）更高的拟合优度性能。 -故障计数数据。为了提高WSE的估计精度，本文介绍了其他三种数据转换对软件故障计数数据进行预处理，并通过拟合优度检验研究了不同数据转换对WSE估计精度的影响。

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