![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Модель Миллса
Использование этой модели предполагает необходимость перед началом тестирования искусственно вносить в программу (" засорять") некоторое количество известных ошибок. Ошибки вносятся случайным образом и фиксируются в протоколе искусственных ошибок. Специалист, проводящий тестирование, не знает ни количества, ни характера внесенных ошибок до момента оценки показателей надежности по модели Миллса. Предполагается, что все ошибки (как естественные, так и искусственно внесенные) имеют равную вероятность быть найденными в процессе тестирования. Тестируя программу в течение некоторого времени, собирают статистику об ошибках. В момент оценки надежности но протоколу искусственных ошибок все ошибки делятся на собственные и искусственные. Соотношение дает возможность оценить N − первоначальное число ошибок в программе. В данном соотношении, которое называется формулой Миллса, S − количество искусственно внесенных ошибок, п − число найденных собственных ошибок, V − число обнаруженных к моменту оценки искусственных ошибок. Вторая часть модели связана с проверкой гипотезы от N. Предположим, что в программе имеется К собственных ошибок, и внесем в нее еще S ошибок. В процессе тестирования были обнаружены все S внесенных ошибок и п собственных ошибок. Тогда по формуле Миллса мы предполагаем, что первоначально в программе было N = п ошибок. Вероятность, с которой можно высказать такое предположение, возможно рассчитать по следующему соотношению: Таким образом, величина С является мерой доверия к модели и показывает вероятность того, насколько правильно найдено значение N. Эти два связанных между собой по смыслу соотношения образуют полезную модель ошибок: первое предсказывает возможное число первоначально имевшихся в программе ошибок, а второе используется для установления доверительного уровня прогноза.
|