Метрики Хольстеда.

Розраховуються на основі аналізу числа рядків та синтаксичних елементів вихідного коду програми.

Основу метрик складають 4 характеристики:

a. NUOprtr (Number of Unique Operators)

b. NUOprnd (Number of Unique Operands)

c. Noprtr (Number of Operators)

d. Noprnd (Number of Operands)

Розраховуються такі оцінки:

i. Словник програми (Halstead Program Vocabulary, HPVoc): HPVoc = NUOprtr + NUOprnd;

ii. Довжина програми (Halstead Program Length, HPLen): HPLen = Noprtr + Noprnd;

iii. Об’єм програми (Halstead Program Volume, HPVol): HPVol = HPLen log2 HPVoc;

iv. Складність програми (Halstead Difficulty, HDiff): HDiff = (NUOprtr/2) × (NOprnd / NUOprnd);

v. На основі показника СКЛАДНІСТЬ оцінюється зусилля програміста при розробці за допомогою показника HEff (Halstead Effort): HEff = HDiff × HPVol.

69. Метрики Чепіна.

Суть полягає в оцінці інформаційної міцності окремо взятого програмного модуля за допомогою аналізу характеру використання змінних зі списку вводу-виводу.

Всі змінні, які складають список вводу-виводу, розбиваютсья на 4 групи:

– Множина “Р” – ввідні змінні для розрахунків та для забезпечення вводу-виводу;

– Множина “М” – модифіковані чи створені в програмі змінні;

– Множина “С” – управляючі змінні;

– Множина “Т” – не використовувані в прогармі змінні.

Q = a1P + a2M + a3C + a4T,

де a1, a2, a3, a4 – вагові коефіцієнти.

З врахуванням а1 = 1, а2 = 2, а3 = 3, а4 = 0.5

Q = P + 2M + 3C + 0.5T

70. Метрики цикломатичної складності Мак-Кейба.

Розраховується на основі графу управляючої логіки програми.

Граф будується у вигляді орієнтованого графу, в якому обчислювальні оператори чи вирази представляються у вигляді вузлів, а передача управління між вузлами – у вигляді дуг.

При розрахунку цикломатичної складності логічні оператори не враховуються

C = e – n + 2,

де e – число ребер, а n – число вузлівна графе управляючої логіки.

Використовується при тестуванні, так як показує необхідну кількість тестових прогонів для перекриття всіх шляхів.

Модифікації цикломатичної складності:

- “модифікована” цикломатична складність

- “строга” цикломатична складність

- “спрощена” цикломатична складність

71. Попередня оцінка складності.

Попередня оцінка на основі статистичних методів

• Добре підходить для прогнозу типових задач, але практично не підходить для прогнозу унікальних.

• Типові задачі мають широкий спектр використання.

Попередня оцінка складності на етапі розробки специфікації вимог

Використовується метрика прогнозованого числа операторів

N_прогн =NF*N_ед

де NF – кількість функцій чи вимог в специфікації до програми

Nед – одиничне значення кількості операторів (середнє число операторів у співвідношенні до однієї середньої функції чи вимоги), const

72. Вимірювання зусиль.

Си = NI / (NF * NIед * Ксл)

NI – загальна кількість змінних, які передаються по інтерфейсах між компонентами програми

NІед – одиничне значення кількості змінних, які передаються по інтерфейсах між компонентами (середнє число змінних у співвідношенні до однієї середньої функції чи вимоги)

Ксл – коефіцієнт складності програми, враховує зростання одиничної складності програми для великих та складних програм в порівнянні з середніми

73. Вимірювання дефектів.

Метрика	Зачем нужна	Влияет на…	Анализ на основе статистических данных (как тренд, так и прогноз)
Плотность дефектов на единицу кода.	Количество дефектов на 1-у строку кода	Производная метрика: количество строк/число дефектов.	Данная метрика более полезна для временной оценки: Плотность увеличивается от билда к билду, от версии к версии? Плотность дефектов по подсистемам (выявляем проблемную подсистему. В этом случае показатель почти наверняка будет коррелироваться с метрикой, отвечающей за интенсивность изменений участка кода, так как в этом месте наверняка «тонко»)

74. Метрики якості ПЗ.

Метрики якості ПЗ це підмножина метрик, основна увага яких зосереджена на аспектах якості продуктів, процесів та проектів. Якість ПЗ пов’язана більше з якістю процесів та продуктів

Метрики якості ПЗ:

• Метрики якості продукту

• Метрики якості процесів

• Метрики якості супроводження

75. Метрики якості продукту.

• Внутрішньо проектна якість

– Метрика напрацювання на відмову – середній час до відмови (MTTF)

– Метрика щільність дефектів – показує відношення дефектів до метрик розміру ПЗ. Оцінюється за можливостями виникнення помилки (OFE)

• Задоволеність клієнта

– Проблеми клієнта – не дефектоорієнтовані проблеми (вимірюються в проблемах на місяць POM)

– Задоволеність потреб клієнта

Шкала метрик якості продукту зображена на рисунку

76. Метрики якості процесів.

• Вимірювання частоти дефектів під час тестування – чим більше дефектів виявлено під час тестування, тим більше їх буде при використанні

• Вимірювання динаміки виявлення дефектів на протязі часу

• Вимірювання дефектів по фазах життєвого циклу

• Ефективність видалення дефектів (DRE)

77. Метрики якості супроводження.

• Відставання виправлень та індекс відставання управління (BMI)

• Час відгуку виправлень та реактивність виправлень – середній час, необхідний на виправлення проблеми

• Відсоток прострочених виправлень

– для закритих проектів

– для відкритих проектів

Якість виправлень показує наскільки якісно були вирішені проблеми (для клієнта важливо, щоб виявлена проблема була вирішена повністю і щоб це виправлення не потягло за собою нові проблеми)

Проводиться відстеження виправлених проблем та їх неповтореняя

78. Статистичні засоби контролю якості.

• Основним засобом для контролю якості за допомогою метрик є статистичний аналіз

• Використовуються:

– Діаграми покриття – призначена для збору даних. В загальному показує отримані дані по частинах проекту

– Причинні діаграми Паретто – в графічному виді показує кількість причин дефектів (мала кількість причин зумовлює більше число дефектів) – показує які проблеми слід вирішувати в першу чергу

– Гістограми модулів – покращує розуміння отриманих параметрів

– Діаграми тривалості робіт – використовується для аналізу тенденцій по параметрах

– Діаграми розкиду – використовується при визначенні залежності між величинами, розрахунках коефіцієнтів кореляції та відхиленнях

– Діаграми контролю – різновид діаграми тривалості робіт, де визначаються оптимальні показники та відслідковує відхилення

Діаграми причинно-наслідкових зв’язків - показує співвідношення між якістю та факторами, які на неї впливають

79. Видалення дефектів.

• Ефективність видалення дефектів (Джонс, 1986)

Ефективність видалення дефектів підвищується видаленням дефектів на початкових стадіях життєвого циклу (1988)

Існує залежність між контролем ефективності видалення помилок та якістю

80. Метрики процесів для тестування.

Застосовують показники виведені практично лабораторією IBM.

Види:

– S-крива процесів тестування;

– Надходження дефектів;

– Відставання виправлення дефектів;

– Зміна розміру продукту;

– Використання процесору;

– Фатальні збої та зависання;

– Середній час незапланованих збоїв.

Алгоритм:

– Визначити очікувані значення або значення для порівняння

– По осі Х відкласти часові інтервали

– По осі Y відкласти число виявлених дефектів

Надходження дефектів на тестування

Відставання дефектів тестування:

Рекомендації:

– Керувати процесом тестування таким чином, щоб пришвидшити пошук дефектів (крива пішла вгору);

– Перевіряти знайдені дефекти та визначати проблеми їх виникнення;

– Зменшувати відставання при виявленні дефектів.

Середній час незапланованих збоїв (МТІ)

Метрика використовується тільки на етапі тестування

n – кількість тижнів тестування

H –години використання процесора

W –ваговий коефіцієнт

І – кількість щотижневих незапланованих простоїв

Дата добавления: 2015-11-14