软件估算技术

1、估算软件中故障总数估算软件中故障总数ET的方法的方法3160003 王王 铂铂背背 景景在软件开发的过程中，利用测试的统计数据，估算软件的可靠性可靠性，以控制软件的质量是至关重要的。可以做如下分析：u 推测错误的产生频度，即推测错误产生的时间间隔 （平均失效等待时间MTTF ）u 推测残留在程序中的错误数ET u 评价测试的精确度和覆盖率概概 要要ET计算计算Shooman模型估算利用最小二乘法的Shooman模型估算种子模型估算Hyman估算法基于p-值修正法的Hyman估算法概概 要要ET计算计算1.Shooman模型估算及其改进模型估算及其改进MTTF =IK EEtTTC( ) MTT

2、F 平均失效等待时间，若设T是软件总的运行时间，M是软件在这段时间内的故障次数;K 是一个经验常数，美国一些统计数字表明，K的典型值是200；ET 是测试之前程序中原有的故障总数；IT 是程序长度（机器指令条数或简单汇编语句条数）；t是测试（包括排错）的时间；EC (t) 是在0t期间内检出并排除的故障总数;TCTTCTCTTCItEIEKttEItEIEKttE)(MTTF1)()(MTTF1)(2222211111现在对程序进行两次不同的互相独立的功能测试，相应检错时间t1 t2，检出的错误数EC(t1 ) EC(t2 )例题：假设已知，条件1经过160h的测试,累计改正100个错误,此时

3、,MTTF = 0.4h；条件2又经过160h的测试,累计改正300个错误,此时,MTTF = 2h;请估计程序中固有的错误总数;211221)(-)(tEtEECCT“解上述方程组能得到估计值。解上述方程组能得到估计值。但这种估算具有随机性但这种估算具有随机性, ,其误差不可控制其误差不可控制, ,可信度小可信度小, ,很难达到优化管理的目的。很难达到优化管理的目的。利用最小二乘法估算利用最小二乘法估算实验观测的数据总有误差,直接利用插值法可能使所得的曲线不够圆滑,某些局部的误差可能很大,最小二乘法可以使整体的误差最小,发挥到应有的宏观控制作用。将原公式变形整理为形如y=ax+b线性函数的形

4、式。对程序进行若干次不同的功能测试,可得到一系列实验数据。此时可将整理后的失效率曲线近似地看作是一条递减的直线,用各组实验数据去拟合它,因此估算出ET值和K的值。KtIEItETTTC)()(2.Hyman估算法及其改进估算法及其改进种子模型种子模型1972年Mills将种子模型(Seeding-Model)运用到了软件错误数估算中，该方法模仿估算池塘中鱼尾数的方式。假设在开始排错以前被测软件中含有的错误数为x。在不让排错程序人员知道的情况下，在程序中置入y个错误(相当于为y条鱼尾作标记后放回池中)。经过一段时间的软件测试，所测得的软件错误可以分成两类，一类是属于置入的错误，另一类是非置入的错

5、误。通过构造其比例关系式，来成功的估算出全部的错误数量。“该方法具有简单直观的优点。该方法具有简单直观的优点。但是该方法全过程不能自动实现，无法保证人为置但是该方法全过程不能自动实现，无法保证人为置入的软件错误的规律与软件内实际存在的软件错入的软件错误的规律与软件内实际存在的软件错误的规律一样或相似。误的规律一样或相似。Hyman估算法估算法使用两个测试小组(或测试人员)，令任意一组为甲组,另一组为乙组。两个小组彼此独立地，互不商讨地对同一软件的两个复制版本进行分别测试，并将测试到的错误各自作出标记，找出同时被甲、乙两组标记的错误数量，并进行计算。Hyman估算法估算法概率模型概率模型引入针对Hyman法问题求解的概率模型，记事件Z为“乙组发现的j条错误中恰有k条是甲组也发现过的错误”变化趋势变化趋势令f(n)=P(Z) ，研究函数的单调性。极值点极值点Hyman估算法估算法“下面我们将介绍基于下面我们将介绍基于p-p-值修正法的值修正法的HymanHyman估算，估算，在此之前，请大家思考，在此之前，请大家思考，你认为你认为HymanHyman估算法有什么缺陷和不足？估算法有什么缺陷和不足？p-值修正法值修正法tsfNp-值修正法值修正法p-值修正法值修正法概概