15、软件测试中的风险概率估计与网络物理系统测试

软件测试中的风险概率估计与网络物理系统测试

一、jEdit 应用的缺陷分析

在软件测试领域，对应用程序的缺陷进行分析和预测是非常重要的。以 jEdit 这个流行的开源应用为例，我们可以从多个方面来了解其不同版本的缺陷情况。

1. 各版本关键指标
   | 版本 | 代码行数（LOC） | 文件数量 | 缺陷数量 | 平均每个文件的缺陷数 | 单个文件最大缺陷数 | 无缺陷文件比例 |
   | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
   | 3.2.1 | 128,883 | 272 | 382 | 1.40 | 45 | 67% |
   | 4.0 | 144,803 | 306 | 226 | 0.74 | 23 | 75% |
   | 4.1 | 153,087 | 312 | 217 | 0.70 | 17 | 75% |
   | 4.2 | 170,683 | 367 | 106 | 0.29 | 10 | 87% |

从这个表格中我们可以看出，随着版本的更新，代码行数和文件数量总体上呈现增长的趋势，而缺陷数量和平均每个文件的缺陷数则有下降的趋势，这可能意味着开发团队在不断改进代码质量。

2. 缺陷分布特征
   在每个版本中，缺陷在文件中的分布呈现出类似帕累托分布的特征。即前 10% 的有缺陷文件包含了各版本中 71% / 77% / 74% / 90% 的缺陷。具体来说，每个版本都有大量无缺陷文件（0 个缺陷）、中等数量只有少量缺