基于V&V活动的缺陷清除率模型

最新推荐文章于 2025-03-16 15:29:32 发布
最新推荐文章于 2025-03-16 15:29:32 发布
阅读量4.5k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： windows程式设计 文章标签： 活动 测试 单元测试 产品 审查 c
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/namesliu/article/details/6178409
本文介绍了基于V&V活动的缺陷清除率模型，定义了缺陷清除率并展示了计算方法。通过建立DRM，利用缺陷清除率进行预测和跟踪，指导项目实施，确保质量目标的达成。在项目不同阶段，通过对模型的调整和实际缺陷数据的对比，优化V&V活动，控制维护阶段的缺陷密度在基线中心线附近。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.1缺陷清除率的定义

缺陷清除率=发现的ＢＵＧ数 / 应该发现的ＢＵＧ数

1.2定义指示器

请见我曾发过的《度量分析计划》中与缺陷清除率有关的信息说明。

1.3缺陷清除率的计算

设开发过程有m个阶段，n个检查点，对第j个检查点发现的阶段i引入的缺陷个数记作Dij，则有如下缺陷清除矩阵：

 

缺陷数

缺陷注入

阶段1

阶段2

阶段3

阶段4

……

阶段i

……

阶段m

总计

V

&

V

活动

检查1

D11

 

 

 

 

 

 

 

D*1

检查2

D12

D22

 

 

 

 

 

 

D*2

检查3

D13

D23

D33

 

 

 

 

 

D*3

检查4

D14

D24

D34

D41

 

 

 

 

D*4

……

……

……

……

……

……

 

 

 

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
基于YOLOv10的工业缺陷检测系统设计与实现
如需修改或训练 Ultralytics YOLO 模型，请联系 Ultralytics 获取授权。
06-29 172
YOLOv10是Ultralytics公司于2023年推出的最新一代目标检测算法，相比前代YOLOv8，在精度和速度上都有显著提升。更高效的网络架构设计改进的损失函数增强的特征提取能力优化的训练策略更好的小目标检测性能这些特性使得YOLOv10特别适合工业缺陷检测这种需要高精度、实时性的应用场景。
ZooKeeper源码解析——学习ApacheZookeeper原理，掌握其核心组件的数据模型、监听通知机制等
AI天才研究院
07-31 1980
随着互联网的飞速发展，各种信息数据越来越多，数据的存储也越来越依赖于分布式文件系统或NoSQL数据库。而传统的单机数据库往往不具备弹性可扩展性和高可用容错能力，在面对海量数据时难免会遇到性能瓶颈。为了解决这一问题，人们又提出了分布式文件系统或NoSQL数据库，但这类数据库通常都采用Master-Slave模式，需要一个单点的协调者（Master）负责全局管理，并且不具备水平扩展能力。因此，当数据量达到一定规模后，仍然会面临如何横向扩展的问题。
缺陷消除率(DRE)
三味书屋
11-06 1146
使用测试期间发现的缺陷度量和用户发现的缺陷度量，可以构造一个更高层次的测试有效性的度量。测试结束时可能很想知道，在软件中所存在的总体缺陷中，测试期间发现的缺陷数到底占多大比重？这个度量称为缺陷消除率（DRE），其定义为：DRE=测试期间发现的BUG数量/（测试期间发现的BUG数量+未发现的BUG数量）    上述公式中，未发现的BUG数量通常等于客户发现的BUG数量（尽管客户也不可能发现所有的BU...
缺陷清除率计算例子
ghost37088_1的博客
11-03 3020
前端时间一直研究缺陷清除率，在网上经常看到一个例子如下： 　 缺陷注入 　 发 现 处 ...
缺陷清除率的简单分析
麦哲思科技
11-01 3462
某项目采集了在一个迭代周期内缺陷的注入与发现数据。把缺陷注入分为了3个活动，把缺陷发现分为了4个活动，一个月内的统计数据见下表：某项目的缺陷清除率分析缺陷注入\缺陷发现Sprint planning设计与编码代码评审测试小计需求分析453 12设计与编码  27128测试   22小计4530342缺陷清除率33.3%62.5%96.8%100.0%  在此统计表中并没有采集到产品发布后的度量数据
什么是缺陷清除率、缺陷率和缺陷密度
yinzhimei的专栏
05-30 1万+
   　 缺陷清除率（亦叫“缺陷排除率”），英文缩写DER(Defect Elimination Rate)。这个东西可以用作缺陷的预测和分析。 说到DRE就必须提到OFE(Opportunity For Error)，即错误几率。　　缺陷密度（Defect Density）-缺陷在规模（如KLOC,PF）上的分布      缺陷率（Defect Rate）-缺陷在时间上的分布。　　一
整体缺陷清除率、需求解释一致性、程序原有故障数和成熟度的计算公式
weixin_33750452的博客
10-08 644
1． 整体缺陷清除率=开发过程中发现的缺陷/（开发过程中发现的缺陷+提交后发现的缺陷） 2． 需求解释一致性=复审相同解释需求数/（功能需求数+非功能需求数） 3． 程序原有故障数=（人为向程序中植入的故障数/经过测试后发现的故障播种数）*测试中发现的原有故障数 4.成熟度=[模块总数-（变动模块+添加模块+删除模块数）]/模块总数 转载于:htt...
【从零开始学习计算机科学】软件工程（一）软件工程中的过程模型
最新发布
AI科研社
03-16 1260
瀑布模型：将全部需求以整体方式向前推进，无迭代；——基本模型。增量模型：将需求分成多份，串行推进，无迭代；——串行的瀑布。原型模型：迭代；——基本模型。螺旋模型：按瀑布阶段划分，各阶段分别迭代(原型+风险分析)；——原型+瀑布。RUP：二维模型，迭代+增量+演进。敏捷模型：将需求分成尽量小的碎片，以碎片为单位进行高速迭代。——增量+迭代。
软件测试课复习资料V05.pdf
05-10
* 基于缺陷分析的产品质量评估方法：经典的种子公式、基于缺陷清除率的估算方法等。 八、其他知识点 * 软件工程标准规范：ISO、GB、IEEE、企业标准等。 * 测试过程模型的四种角色：测试经理、测试工程师、测试员、...
第9回 验证和确认——缺一不可
软件工程专栏
08-20 1万+
       在软件测试中不仅要检查程序是否出错、程序是否和软件产品的设计规格说明书一致，而且还要检验所实现的正确功能是否就是客户或用户所需要的功能，两者缺一不可，这两部分活动构成了一个完整的测试活动。这就是软件测试中有名的V&V，即Verification和Validation。实际上，在整个软件开发生命周期，Verification和Validation每时每刻都存在着。1. 验证——Veri
缺陷报告单模板 缺陷报告单 模板
04-30
缺陷报告单模板 缺陷报告单模板 缺陷报告单模板 缺陷报告单模板
软件测试缺陷发生方法,软件测试缺陷分析方法简介
weixin_28873501的博客
07-29 1078
DRE/DRM分析法DRE/DRM分析法是通过已有项目历史数据，得到软件生命周期各阶段缺陷注入和排除的模型，用于设定各阶段质量目标，评估测试活动。缺陷排除效果分析DRE矩阵：DRE主要针对历史数据，矩阵的每一列代表缺陷在何时(什么阶段)引入(产生)，每一行代表发现缺陷时开展的工作。矩阵中的数值代表已经发现的缺陷数量。例如：在做代码审查工作时发现1095条缺陷，其中12条是在需求阶段就已经产生，94...
面试宝典之测试概念
scorpio_cheetah的博客
11-18 445
一、V&V： Verification（验证）：编码的正确性 Validation（确认）：是否满足需求定义 二、遵循原则： 1、Good enough原则：投入与产出适当权衡 2、Pareto原则（80-20原则）：80%BUG在分析、设计、评审极端可以被发现和修正，20%需由系统的软件测试来发现 3、尽可能早开展测试 4、在发现较多错误的地方投入更多的测试 5、同化效应 三、
第29回 软件质量度量
软件工程专栏
01-05 1万+
软件产品质量度量是软件质量度量重要组成之一，其度量的对象是软件产品，测量其软件平均失效时间、缺陷密度、适用性、可靠性等产品的质量属性，用于对软件产品进行评价，并在此基础之上不断优化产品设计、产品制造和产品服务。         软件产品质量度量包括软件复杂度、客户满意度的度量，由于篇幅所限，在此略去。 软件产品质量度量，则主要集中在软件缺陷的度量，而且这和软件测试有直接的关系。质量是
什么是软件测试的缺陷指标,什么是缺陷清除率、缺陷率和缺陷密度
weixin_31848413的博客
07-22 3937
缺陷清除率(亦叫“缺陷排除率”)，英文缩写DER(Defect Elimination Rate)。这个东西可以用作缺陷的预测和分析。说到DRE就必须提到OFE(Opportunity For Error)，即错误几率。缺陷密度(Defect Density)-缺陷在规模(如KLOC,PF)上的分布缺陷率(Defect Rate)-缺陷在时间上的分布。一般来讲，在过程稳定，人员技术稳定的情况下，...
测 试 基 础 知 识
软件测试那点事
02-04 1万+
测 试 基 础 1、     软件测试的目的：证明（表达软件能够工作）→ 检测（发现错误）→ 预防（管  理质量） 2、    测试执行：单元测试（UT执行）：一个测试用例的测试执行；   集成测试（IT执行）：一个测试用例集的测试执行；   系统测试（ST执行）：不同测试阶段的测试执行。 3、    回归测试的目的：a. 验证错误是否修复； b. 检测对代码的修改是否引入了新的错误
软件测试缺陷分析方法简介
热门推荐
yuhuijun_1的专栏
03-04 2万+
ODC分析法 　　ODC（正交缺陷分类）分析方法最早由IBM的waston中心推出，是将一个缺陷在生命周期的各环节的属性组织起来，从单维度、多维度来对缺陷进行分析，从不同角度得到各类缺陷的缺陷密度和缺陷比率，从而积累得到各类缺陷的基线值，用于评估测试活动，指导测试改进和整个研发流程的改进；同时根据各阶段缺陷分布得到缺陷去除过程特征模型，用于对测试活动进行评估和预测。 　　无论测试人员还
缺陷注入-发现矩阵
红豆自动化测试
04-02 4339
转自http://book.51cto.com/ 缺陷有"注入阶段"和"发现阶段"两个重要指标，注入阶段和发现阶段可以是软件生命周期的各个阶段。根据这两个阶段可以绘制出一个"缺陷注入-发现矩阵"，从中分析出软件开发各个环节的质量，找到最需要改进的环节（见表7-7）。 表7-7  缺陷注入-发现矩阵 在分析例子之前，先简单介绍一下其中的一些基本概念。 缺陷注入 分析矩阵的每行表示该阶
缺陷跟踪的两个经典分析模型
weixin_30800807的博客
09-14 259
缺陷跟踪过程是软件工程中的一个极其重要的过程。本文介绍了如何使用两个经典的分析模型，来控制缺陷跟踪的过程。这两个模型叫做《活动bug走势图》、《bug打开关闭图》。 另外，在文章中还会提到两个概念：“bug收敛”、“零bug反弹”，具体含义会在介绍中说明。先看张图片，这就是两个模型的分析图片，集成在一个坐标里面了。活动bug走势是一条线，bug打开关闭是柱图，X轴是时间。下面我们详细说说这两个模...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值