随着软件应用越来越广泛,人们对软件质量的要求也越来越高,作为软件质量的重要属性,软件可靠性受到了人们的普遍关注.软件可靠性的数学模型甚多,多数相当复杂.而且大多数现有的软件可靠性模型都建立在非贝叶斯的框架中,即认为软件故障次数服从有给定参数族的分布,其参数由该系统的过去故障数据估计出来.一些软件可靠性模型就可以把贝叶斯分析和软件可靠性模型结合起来.该文首先介绍了软件可靠性的定义,软件可靠性的指标以及软件可靠性研究的特点,并且简述了软件可靠性模型的发展过程.然后,对一类应用广泛的JM模型的参数的最大似然估计和最小二乘估计进行了较为详细的讨论,并且给出了最大似然估计存在的充要条件.其次,该文列出了二些对JM模型进行了贝叶斯估计做过的工作,接着选定一种先验分布对JM模型进行具体的贝叶斯分析.最后,论文对模拟的JM模型参数的贝叶斯估计和最大似然估计的结果进行比较,所得的结果表明贝叶斯方法确实比经典的参数估计方法优良.