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量化項(xiàng)目管理案例:缺陷趨勢(shì)預(yù)測(cè)利器(6)
作者:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載 發(fā)布時(shí)間:[ 2013/12/6 15:13:59 ] 推薦標(biāo)簽:

  ◆ 測(cè)試逐步進(jìn)行,數(shù)據(jù)增加到39個(gè)時(shí)進(jìn)行預(yù)測(cè),如圖4

  選擇數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)39是因?yàn)檫@是Logistic模型拐點(diǎn)的位置。經(jīng)過(guò)計(jì)算,45個(gè)數(shù)據(jù)時(shí),樣本數(shù)據(jù)累積值是763,之前計(jì)算出的K值再次證明不符合趨勢(shì)。從圖4中可以看出,Gompertz模型預(yù)測(cè)出預(yù)測(cè)值為1074.0,Logistic模型預(yù)測(cè)出的K值為707.9,這意味著樣本的趨近值為1074.0或707.9,即到100個(gè)數(shù)據(jù)時(shí),應(yīng)當(dāng)發(fā)現(xiàn)1074.0或707.9個(gè)缺陷。這時(shí)的Gompertz模型和Logistic模型差異較大,從各個(gè)擬合度指標(biāo)來(lái)看,依然是Gompertz模型更好。

圖4 39個(gè)樣本數(shù)據(jù)時(shí)的預(yù)測(cè)圖

圖5 全部樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得到的預(yù)測(cè)圖

  ◆ 測(cè)試逐步進(jìn)行,數(shù)據(jù)增加到78、也是全部的樣本數(shù)據(jù),如圖5

  經(jīng)過(guò)計(jì)算,全部樣本數(shù)據(jù)的累積值是1123,之前測(cè)試出的K值(1167.1或976.3)中的1167.1可能符合趨勢(shì),但仍然需要進(jìn)行預(yù)測(cè)驗(yàn)證。從圖5中可以看出,Gompertz模型預(yù)測(cè)出預(yù)測(cè)值為1169,Logistic模型預(yù)測(cè)出的K值為1083.2,由于Logistic模型預(yù)測(cè)出的K值在多次實(shí)驗(yàn)中都小于樣本累積值,可以判斷出Logistic模型并不符合給定樣本的趨勢(shì),這也意味著樣本的趨近值為Gompertz模型預(yù)測(cè)得到的K值,即1169,即到100個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)當(dāng)發(fā)現(xiàn)1169個(gè)缺陷。

  由此可見(jiàn),K值的變化趨勢(shì)經(jīng)歷了不斷增長(zhǎng)的一個(gè)過(guò)程,從不斷增加,到趨于穩(wěn)定,如圖6,此時(shí)的K的變化情況近似于指數(shù)曲線。

圖6 漸近值K的變化趨勢(shì)

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