使用Gompertz模型预测非典的趋势

预测软件可靠性的一个关键指标是通过多轮测试发现的缺陷数量来预测潜在的总缺陷数。测试初期，缺陷发现速度较快，随着测试深入，发现新缺陷的难度增加，导致缺陷增长速度下降。由于软件中潜在缺陷是有限的，因此缺陷增长最终会趋于稳定。Gompertz模型是预测软件缺陷总数的一种有效方法，特别是在测试进行超过1/3总轮次后，预测准确率较高。

Gompertz模型起源于1825年，由英国保险精算师Benjamin Gompertz提出，旨在预测人类的死亡概率。这个模型描述了一个现象，即概率的增长初期较慢，随后加速，最终增长率下降并趋于一个极限值。除了用于软件缺陷预测，Gompertz模型还适用于其他符合类似增长趋势的现象，如人口增长等。

Gompertz模型是一个基于时间的双指数函数，其中t代表时间（例如测试轮次），K代表极限值（如软件潜在缺陷总数）。该模型通过特定的公式参数来预测随时间变化的量的增长和趋近极限的行为。

此摘要依照原文结构分为三段：第一段概述了软件测试中缺陷发现速度的变化趋势及Gompertz模型在软件可靠性预测中的应用；第二段介绍了Gompertz模型的起源和在不同现象中的应用；第三段描述了Gompertz模型的数学形式及其代表的意义。