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文档简介

软件缺陷度量估计软件缺陷的方法：基于软件规模的缺陷估算播撒模型静态模型基于软件复杂度的缺陷估算基于软件规模的缺陷估算1.播撒模型通过已知缺陷来估计程序中潜在的、未知的缺陷数目。用人工随机地向待估算的软件置入错误(M),然后进行测试，并对所测试的错误进行分类，看哪个是人工置入的错误(m)，哪个是程序中固有的错误(n)，用公式估算出程序中所有固有的错误(N)。基于软件规模的缺陷估算上述方法估计程序中缺陷数目的有效性不准确程序中固有缺陷未知，每个错误被检测的难易程度未知人工置入的缺陷是否和程序中存在缺陷检测的难易程度一致是未知的基于软件规模的缺陷估算基于软件规模的缺陷估算(1)Akiyama模型N=4.86+0.018*L式中N代表软件缺陷数量，L是可执行的源语句行数。该模型比较简单，可以比较粗略的估算出软件中潜在缺陷的数量。后来，其发明者Akiyama又将更多的度量值引入模型，从而提高了预测的准确性。(2)谓词模型N=C+J式子中C代表谓词数目，J代表子程序数目。2.静态模型基于软件规模的缺陷估算(3)Halstead模型N=V/3000其中，V=xlnyx=x1+x2y=y1+y2x1为程序中使用操作符的总次数，x2为程序中使用操作数的总次数，y1为程序中使用操作符的种类，y2为程序中使用操作数的种类。在这个模型中将V看作是描述软件体积的一个度量，它与程序中操作符和操作数的数量与种类有着密切的关系。使用上述关系式来估算在测试和集成阶段开始前系统中仍然存在的缺陷数，以及在验证阶段发现和修复缺陷所耗费的时间等。基于软件规模的缺陷估算(4)Lipow模型基于软件规模的缺陷估算基于软件规模的缺陷估算基于软件复杂度的缺陷估算随着软件规模的增大和软件功能的增多，软件的复杂度也随之加大。为了便于分析，人们提出了很多对于软件复杂度的度量方法，其中比较著名的是上世纪70年代由McCabe&Associates公司提出的McCabeCyclomaticComplexityMetric（圈复杂度）概念。基于软件复杂度的缺陷估算基于软件复杂度的缺陷估算基于软件复杂度的缺陷估算基于软件复杂度的

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