多轮软件测试的缺陷预测模型

针对多轮次系统测试（如V1.0→V1.1→V1.2三轮提测），需建立动态缺陷预测模型。以下是分层递进的计划缺陷数确定方法：

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一、基础参数定义

参数符号	定义说明	数据来源
Dₙ	第n轮计划缺陷数	预测模型输出
Aₙ	第n轮实际缺陷数	缺陷管理系统（如JIRA）
Cₙ	第n轮代码变更率	Git代码对比工具
Rₙ	第n轮需求变更复杂度	需求文档/评审记录
Fₙ	前n-1轮未关闭缺陷数	缺陷状态跟踪
Eₙ	环境稳定性系数（0.8-1.2）	运维部署报告

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二、分轮次预测模型（递推公式）

1. 首轮预测（基准建立）

D_1 = \underbrace{α \cdot S}_{\text{规模基准}} + \underbrace{β \cdot H_{legacy}}_{\text{历史缺陷}} + \underbrace{γ \cdot ΔR_1}_{\text{需求风险}}

• 参数说明：

  • S：本轮测试规模（用例数/功能点）
  • H_legacy：相似历史版本首轮缺陷数
  • ΔR₁：需求变更带来的复杂度增量（1-5级评分）
  • α,β,γ：权重系数（建议α=0.6, β=0.3, γ=0.1）

• 示例：
  S=200用例，H_legacy=45，ΔR₁=3级
  D₁ = 0.6×200 + 0.3×45 + 0.1×30 = 120+13.5+3=136.5≈137个