Messung und Modelle
Modelle sind nützlich, um das Verhalten der numerischen Elemente der realen Entitäten zu interpretieren und zu messen. Um den Messprozess zu unterstützen, sollte das Modell der Zuordnung auch durch ein Modell der Zuordnungsdomäne ergänzt werden. Ein Modell sollte auch angeben, wie diese Entitäten mit den Attributen zusammenhängen und wie sich die Merkmale beziehen.
Es gibt zwei Arten von Messungen:
- Direkte Messung
- Indirekte Messung
Direkte Messung
Dies sind die Messungen, die ohne Beteiligung einer anderen Entität oder eines anderen Attributs gemessen werden können.
Die folgenden direkten Maßnahmen werden üblicherweise in der Softwareentwicklung verwendet.
- Länge des Quellcodes nach LOC
- Dauer des Testzwecks nach verstrichener Zeit
- Anzahl der während des Testprozesses durch Zählen der Fehler entdeckten Fehler
- Die Zeit, die ein Programmierer für ein Programm verbringt
Indirekte Messung
Dies sind Messungen, die anhand einer anderen Entität oder eines anderen Attributs gemessen werden können.
Die folgenden indirekten Maßnahmen werden üblicherweise in der Softwareentwicklung verwendet.
$$ \ kleiner Programmierer \: Produktivität = \ frac {LOC \: produziert} {Person \: Monate \: von \: Aufwand} $$
$ \ small Module \: Defect \: Density = \ frac {Anzahl \: von \: Defekten} {Module \: size} $
$$ \ kleiner Fehler \: Erkennung \: Effizienz = \ frac {Anzahl \: von \: Fehler \: erkannt} {Gesamt \: Anzahl \: von \: Fehler} $$
$ \ small Requirement \: Stability = \ frac {Anzahl \: von \: initial \: Anforderungen} {Gesamt \: Anzahl \: von \: Anforderungen} $
$ \ small Test \: Effektivität \: Ratio = \ frac {Anzahl \: von \: Elementen \: abgedeckt} {Gesamt \: Anzahl \: von \: Elementen} $
$ \ small System \: spoilage = \ frac {Aufwand \: ausgegeben \: für \: Behebung \: Fehler} {Gesamt \: Projekt \: Aufwand} $
Messung zur Vorhersage
Um dem Projekt die entsprechenden Ressourcen zuzuweisen, müssen wir den Aufwand, die Zeit und die Kosten für die Entwicklung des Projekts vorhersagen. Die Messung zur Vorhersage erfordert immer ein mathematisches Modell, das die vorherzusagenden Attribute mit einem anderen Attribut in Beziehung setzt, das wir jetzt messen können. Daher besteht ein Vorhersagesystem aus einem mathematischen Modell zusammen mit einer Reihe von Vorhersageverfahren zum Bestimmen der unbekannten Parameter und zum Interpretieren der Ergebnisse.