ポアソン過程
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/12/23 16:36 UTC 版)
「オープンソースソフトウェアのセキュリティ」の記事における「ポアソン過程」の解説
ポアソン過程(英語版)はオープンソースとクローズドソースのソフトウェアの間でセキュリティ障害が発覚した割合を評価するために利用することができる。ポアソン過程において脆弱性の数をNv、有償レビュー者数をNpとする。障害を発見する無償レビュー者の割合はλv、障害を発見する有償レビュー者の割合はλpとなる。無償レビューグループが障害を発見する期待時間は1/(Nv λv)、有償レビューグループが障害を発見する期待時間は1/(Nv λv)となる。
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ポアソン過程
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/12/04 08:20 UTC 版)
λ は、単位時間当たりの事象の平均発生回数などの割合と見なされる場合があり、到着率と呼ばれる。このとき、Nt を時刻 t より前に発生した事象の回数とすると、 P ( N t = k ) = e − λ t ( λ t ) k k ! {\displaystyle P(N_{t}=k)={\frac {e^{-\lambda t}(\lambda t)^{k}}{k!}}} となる。この式を満たすものをポアソン過程という。さらに、最初の事象が発生するまでの待機時間 T は、指数分布による連続確率変数である。この確率分布は、次のように導くことができる。 P ( T > t ) = P ( N t = 0 ) . {\displaystyle P(T>t)=P(N_{t}=0).} 時間を含む場合、すなわち1次元ポアソン過程では、各時間内で事象が発生する回数を確率変数とする離散ポアソン分布と、待機時間を確率変数とする連続アーラン分布の両方を含んでいる。1よりも高い次元のポアソン過程についても同様である。
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