소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어의 중요한 품질 특성 중의 하나이며, 소프트웨어 신뢰도 성장 모형은 테스트 단계 동안 신뢰도를 평가하고 신뢰도가 성장하는 양상을 파악할 수 있게 하는 도구이다. 그러므로 테스트 단계 동안 수집된 고장 자료는 적절한 소프트웨어 신뢰도 모형에 의거해 계속적으로 분석된다. 비동질 포아송 과정모형이 적절한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형인 경우 고장 수 자료를 분석하기 위해서 포아송 회귀 모형을 세우고 모수들은 가중 최소 자승법으로 추정하는 것이 가능하며, 이렇게 구한 가중 최소 자승 추정량은 최우 추정량과 동일한 성질을 가짐을 보일 수 있다. 이 분석 방법을 대형 시스템으로부터 수집된 실제자료를 분석하는데 적용한다.

An important quality characteristic of a software is the software reliability. Software reliability growth models provide the tools to evaluate and monitor the reliability growth behavior of the software during the testing phase. Therefore failure data collected during the testing phase should be continuously analyzed on the basis of some selected software reliability growth models. For the cases where nonhomogeneous Poisson process models are the candidate models, we suggest Poisson regression model, which expresses the relationship between the expected and actual failures counts in disjoint time intervals, for analyzing the failure count data. The weighted least squares method is then used to estimate the parameters in the model. The resulting estimators are equivalent to the maximum likelihood estimators. The method is illustrated by analyzing the failure count data gathered from a large-scale switching system.