Исследование качества программного обеспечения. Модель Джелинского – Моранды
Тестирование программного обеспечения. Задача на оценку среднего числа дней до выявления следующей ошибки, интенсивность возникновения ошибок в перспективе. Необходимость перерасчета текущего состояния модели после нахождения каждой следующей ошибки.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | задача |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 25.05.2021 |
| Размер файла | 267,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Задание по теме 4: «Исследование качества ПО. Модель Джелинского - Моранды.»
Исходные данные:
Вариант 2
Задача: на этапе отладки ПО за 488 дней было выявлено 40 ошибок.
Исходные данные сведены в таблицу в виде интервалов времени Хi (дн) между соседними ошибками (i - номер ошибки)
|
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
|
|
Хi |
3 |
2 |
10 |
7 |
14 |
8 |
5 |
1 |
6 |
9 |
13 |
3 |
5 |
5 |
9 |
2 |
24 |
1 |
9 |
8 |
|
|
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
31 |
32 |
33 |
34 |
35 |
36 |
37 |
38 |
39 |
40 |
||
|
11 |
6 |
8 |
2 |
9 |
74 |
14 |
7 |
22 |
45 |
3 |
22 |
4 |
9 |
3 |
83 |
6 |
8 |
2 |
6 |
Определить:
1. Оценку среднего числа дней до выявления следующей ошибки.
2. Оценку числа дней, требующихся для окончания тестирования ПО.
3. Интенсивность возникновения ошибок в перспективе.
Согласно методическим указаниям необходимо определить базовые коэффициенты А, , .
Вычисляем значение
.
|
i |
Хi |
i * Xi |
|
|
1 |
3 |
3 |
|
|
2 |
2 |
4 |
|
|
3 |
10 |
30 |
|
|
4 |
7 |
28 |
|
|
5 |
14 |
70 |
|
|
6 |
8 |
48 |
|
|
7 |
5 |
35 |
|
|
8 |
1 |
8 |
|
|
9 |
6 |
54 |
|
|
10 |
9 |
90 |
|
|
11 |
13 |
143 |
|
|
12 |
3 |
36 |
|
|
13 |
5 |
65 |
|
|
14 |
5 |
70 |
|
|
15 |
9 |
135 |
|
|
16 |
2 |
32 |
|
|
17 |
24 |
408 |
|
|
18 |
1 |
18 |
|
|
19 |
9 |
171 |
|
|
20 |
8 |
160 |
|
|
21 |
11 |
231 |
|
|
22 |
6 |
132 |
|
|
23 |
8 |
184 |
|
|
24 |
2 |
48 |
|
|
25 |
9 |
225 |
|
|
26 |
74 |
1924 |
|
|
27 |
14 |
378 |
|
|
28 |
7 |
196 |
|
|
29 |
22 |
638 |
|
|
30 |
45 |
1350 |
|
|
31 |
3 |
93 |
|
|
32 |
22 |
704 |
|
|
33 |
4 |
132 |
|
|
34 |
9 |
306 |
|
|
35 |
3 |
105 |
|
|
36 |
83 |
2988 |
|
|
37 |
6 |
222 |
|
|
38 |
8 |
304 |
|
|
39 |
2 |
78 |
|
|
40 |
6 |
240 |
|
|
Summ = |
488 |
12086 |
|
|
А= |
24,77 |
A > (40 + 1) / 2 - условие выполняется
Затем находим значения функций
Далее вычисляем значения разностей .
|
M |
41 |
42 |
… |
53 |
54 |
55 |
56 |
57 |
58 |
59 |
60 |
|
|
Fn(M) |
4,2785 |
3,3029 |
… |
1,4348 |
1,3768 |
1,3239 |
1,2754 |
1,2307 |
1,1895 |
1,1511 |
1,1155 |
|
|
Gn(M) |
2,4640 |
2,3210 |
… |
1,4168 |
1,3683 |
1,3230 |
1,2807 |
1,2409 |
1,2036 |
1,1684 |
1,1353 |
|
|
Delta |
1,8145 |
0,9819 |
… |
0,0181 |
0,0085 |
0,0008 |
0,0053 |
0,0102 |
0,0141 |
0,0173 |
0,0198 |
Находя минимум этой разности, определяем значение m как наилучшее целочисленное решение уравнения
= m - 1 = 54
Вычисляем неизвестный параметр по формуле :
= 40 / (55 * 488 - 12086) = 0,0027
По найденным значениям и могут быть определены оценки следующих неизвестных параметров:
- интенсивности возникновения ошибок в ПО после того, как в нем уже обнаружена (i-1) ошибка
- среднего времени до появления (i+1) - й ошибки
;
- время до окончания тестирования ПО
,
где n - число выявленных ошибок на текущий день тестирования ПО.
Оценка интенсивности возникновения ошибок в ПО после обнаружения i-1 ошибки.
для I=41 составляет 0,03796. Можно оценить гипотетическое изменение плотности вследствие обнаружения последующих ошибок:
|
i |
41 |
42 |
43 |
44 |
45 |
46 |
47 |
48 |
49 |
50 |
51 |
52 |
53 |
54 |
|
|
л(t) |
0,03796 |
0,03524 |
0,03253 |
0,02982 |
0,02711 |
0,02440 |
0,02169 |
0,01898 |
0,01627 |
0,01356 |
0,01084 |
0,00813 |
0,00542 |
0,00271 |
Рис. 1 - График соответствует допущению
1. Интенсивность обнаружения ошибок (t) пропорциональна текущему числу ошибок в программе, т.е. числу оставшихся ошибок;
Оценка среднего времени до появления (i+1) - й ошибки.
|
i |
41 |
42 |
43 |
44 |
45 |
46 |
47 |
48 |
49 |
50 |
51 |
52 |
53 |
54 |
|
|
Xi+1 |
26 |
28 |
31 |
34 |
37 |
41 |
46 |
53 |
61 |
74 |
92 |
123 |
184 |
369 |
Рис. 2 - График соответствует допущению
4. Время до следующего отказа (ошибки) распределено экспоненциально;
Оценка времени до окончания тестирования ПО.
программный обеспечение оценка ошибка
Tn= 26 + 28 + 31 + 34 + 37 + 41 + 46 + 53 + 61 + 74 + 92 + 123 + 184 + 369 = 1199
Tn= (1 / 0,0027) * (1 + 0,5 + 0,333 + 0,25 +0,2 + 0,167 + 0,143 + 0,125 + 0,111 + 0,1 + 0,091 + 0,083 + 0,077 + 0,071) = (1 / 0,0027) * 3,252 = 1199,3388 = 1200
Значения незначительно различаются из-за погрешности округления. До окончания тестирования теоретически должно пройти порядка 1200 дней с учётом округления до целых.
С учётом количества допущений, принятых моделью, необходимо производить перерасчет текущего состояния модели после нахождения каждой следующей ошибки и проводить оценку рентабельности дальнейшего тестирования и оценки погрешности предыдущей модели.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Возможные ошибки спецификации модели. Симптомы наличия ошибки спецификации первого типа. Проблемы с использованием замещающих переменных. Построение функции Кобба-Дугласа. Проверка адекватности модели. Переменные социально-экономического характера.
презентация [264,5 K], добавлен 19.01.2015Стоимость затрат на производство, обслуживание и тестирование программного обеспечения. Определение планового задания; калькуляция и коммерческая себестоимость разработки. Расчёт заработной платы и отчислений, оптовой цены ПО. Балансовая прибыль компании.
курсовая работа [22,2 K], добавлен 24.02.2014Порядок построения линейного регрессионного уравнения, вычисление его основных параметров и дисперсии переменных, средней ошибки аппроксимации и стандартной ошибки остаточной компоненты. Построение линии показательной зависимости на поле корреляции.
контрольная работа [75,1 K], добавлен 29.01.2010Параллельное выполнение итераций. Совмещение итераций в проекте. Иллюстративные и инструментальные модели жизненного цикла. Календарный план как модель жизненного цикла программного обеспечения. Исследование инструментальных свойств календарного плана.
презентация [278,0 K], добавлен 07.12.2013Построение имитационной модели "AS-IS" подсистемы управления производственными запасами ООО "Фаворит", адаптация программного обеспечения. Функциональные возможности табличного процессора MS Excel, VBA for Excel. Математическое обеспечение модели.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 12.07.2011Принципы и этапы построения модели авторегрессии, ее основные достоинства. Спектр процесса авторегрессии, формула для ее нахождения. Параметры, характеризующие спектральную оценку случайного процесса. Характеристическое уравнение модели авторегрессии.
контрольная работа [71,8 K], добавлен 10.11.2010Расчет параметров уравнения регрессии, среднего коэффициента эластичности и средней ошибки аппроксимации по рынку вторичного жилья. Определение идентификации моделей денежного и товарного рынков, выбор метода оценки параметров модели, оценка его качества.
контрольная работа [133,1 K], добавлен 23.06.2010Цель математического моделирования экономических систем: использование методов математики для эффективного решения задач в сфере экономики. Разработка или выбор программного обеспечения. Расчет экономико-математической модели межотраслевого баланса.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 02.10.2009Построение доверительного интервала для коэффициента регрессии в заданной модели. Оценка качества модели по анализу ошибки аппроксимации, индекса корреляции и F-критерия Фишера. Оценка эластичности спроса в зависимости от цены. Уравнение авторегрессии.
контрольная работа [156,8 K], добавлен 28.02.2011Построение адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса с учетом сезонного фактора. Оценка точности построенной модели с использованием средней относительной ошибки аппроксимации. Определение суммы банковской ссуды, долга по ссуде и дисконта.
контрольная работа [393,0 K], добавлен 06.12.2007
