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使用ZenDAS进行Gompertz趋势分析
293 2023-08-21
某项目做了18次测试,每次测试发现的缺陷个数如下表所示:
测试序号 |
发现缺陷数 |
1 |
60 |
2 |
96 |
3 |
157 |
4 |
191 |
5 |
155 |
6 |
106 |
7 |
64 |
8 |
335 |
9 |
92 |
10 |
196 |
11 |
109 |
12 |
133 |
13 |
166 |
14 |
129 |
15 |
16 |
16 |
30 |
17 |
19 |
18 |
5 |
对上述的数据在ZenDAS中进行Gompertz曲线的拟合结果如下:
Gompertz模型
方法
曲线拟合算法:Levenberg-MarquardtGompertz
统计量描述
变量 |
N |
累计值 |
轮次 |
发现缺陷数 |
18 |
2059 |
- |
序号 |
18 |
- |
18 |
求解Kab
Kab |
估计值 |
K |
2319.0866 |
a |
0.0202 |
b |
0.8092 |
快速上升的拐点识别
描述 |
值 |
缺陷快速上升的拐点t值 |
6.4323 |
缺陷快速上升的拐点y值 |
853.1443 |
当前测试的次数 |
18 |
缺陷目标值计算
描述 |
值 |
期望遗留缺陷率 |
5% |
已发现的累计缺陷值 |
2059 |
应遗留的缺陷数 |
115.9543 |
实现目标的理想测试次数
描述 |
值 |
应发现的缺陷数 |
2203.1322 |
距离目标缺陷数差距 |
144.1322 |
还需测试的次数 |
3.4623 |
缺陷分析趋势图
通过上述的分析可以发现:
1 软件中隐藏的缺陷数为:2319个。
2 如果设置缺陷遗留率为5%,则应该发现2203个缺陷。
3 当前已经发现了2059个缺陷,还需要再发现144个发现。
4 如果要再发现144个缺陷,还需要3-4次测试。
Gompertz模型的原理可以参考历史的这篇博客:
使用Gompertz模型预测非典的趋势_麦哲思科技任甲林的博客-CSDN博客
原文链接:
https://measures.blog.csdn.net/article/details/131405423
麦哲思科技(北京)有限公司总经理 敏捷性能合弄模型评估师 认证的Scrum Master 认证的大规模敏捷顾问SPC CMMI高成熟度主任评估师 COSMIC MPC,IAC 成员,中国分部主席
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