FORSCHUNGSBERICHT 2004 - am Fachbereich ...

WiSo-Forschungsbericht 2004 - Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie 149
tungsstudien bei der Kalkulation von Kausaleffekten be-
rücksichtigen können. Es werden diese Vorschläge, die im
wesentlichen auf den Statistiker Rubin und den Nobel-
preisträger für Ökonomie Heckman zurückgehen, auf den
Fall der Kalkulation der kausalen Wirkung der Teilnahme
an multimedialen Kursen auf die Schlüsselvariablen ''Leis-
tung'' (gemessen durch die Punktzahl in einer Klausur)
und der ''Einstellung'' zu den Veranstaltungen im Grund-
studium des Fachs Statistik unter Selbstselektion ange-
wendet.
3.12 On a method for mending time to failure distributions
Bearbeiter: Dr. Michael Grottke
Kooperationspartner: Prof. Dr. Kishor Trivedi, Duke University, Durham, NC,
USA; Deutscher Akademischer Austauschdienst
Projektstart und -ende: Juli 2004 bis Dezember 2004
Charakterisierung: Viele Softwarezuverlässigkeitswachstumsmodelle(SZWM)
unterstellen, dass während des Testens von Software die
Zeitdauer bis zum nächsten Versagen – d. h. bis zur
nächsten Abweichung des Softwareverhaltens von den
Anforderungen – unendlich sein kann. Es ist demnach
möglich, dass kein einziges Versagen auftritt. Die An-
nahme einer solchen uneigentlichen Wahrscheinlichkeits-
verteilung für die Wartezeit bis zum nächsten Versagen ist
nicht nur reichlich optimistisch, sie führt auch dazu, dass
wichtige Metriken, wie die erwartete Zeitspanne bis zum
nächsten Versagen, nicht existieren. Im Rahmen der Ar-
beit wurde untersucht, welche Klassen von SZWM unei-
gentliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen aufweisen kön-
nen. Insbesondere wurde analysiert, weshalb bei denjeni-
gen nichthomogenen Poissonprozess (NHPP) – Modellen,
die eine endliche Gesamtzahl von Versagensfällen er-
warten, sämtliche Wartezeitverteilungen uneigentlich sind.
Für diese Modellklasse wurde eine Transformation entwi-