一个关于bug度量的公式 (转)

本文介绍了一种评估软件测试中发现缺陷的价值度量方法。该方法综合考虑了缺陷的严重性等级、技术难度、模块稳定性及产品类型等因素,并提供了一个具体的计算公式。
为了更客观度量,考虑到bug的严重性、技术难度、产品类型、模块稳定性等因素影响,不是用“所发现的bug数量”,而是用“所获得的bug value (缺陷值)”来度量,公式被定义为:

 

Bug_value = P0_Bug_Number × 1.6 + P1_Bug_Number× 1.4 + P2_Bug_Number× 0.7 + P3_Bug_Number×0.3)× Wd × Ws × Wt

 

其中:P0_Bug_Number:致命的(fatal)缺陷数量  

P1_Bug_Number:严重的(critical)缺陷数量

P2_Bug_Number:一般的(major/normal)缺陷数量

P3_Bug_Number:次要的(minor)缺陷数量

Wd: 技术难度系数,如Database, Enterprise Server, Java难度系数大,发现Bug不容易,Wd可以定在1.5 – 5.0

Ws: 稳定性系数,全新模块,Bug比较多,发现缺陷比较容易;版本越高,越稳定。Ws可以定在0.5 – 1.0, 假如以version 10.0为1.0, Version 1.0 = 1/100, Version 2.0 = 4/10, Version 2.0 = 9/100, …, , Version 8.0 = 64/100, Version 8.0 = 81/100

Wt: 产品类型系数,可根据实际情况和历史数据来判断。Wt也可以和Wd合并为一个系数。

转载于:https://www.cnblogs.com/beagles/archive/2006/07/19/454702.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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