माप और मॉडल
मॉडल वास्तविक दुनिया की संस्थाओं के संख्यात्मक तत्वों के व्यवहार की व्याख्या करने के साथ-साथ उन्हें मापने के लिए भी उपयोगी हैं। माप प्रक्रिया में मदद करने के लिए, मैपिंग डोमेन के मॉडल के साथ मैपिंग के मॉडल को भी पूरक होना चाहिए। एक मॉडल को यह भी निर्दिष्ट करना चाहिए कि ये निकाय विशेषताओं से कैसे संबंधित हैं और विशेषताएँ कैसे संबंधित हैं।
माप दो प्रकार के होते हैं -
- प्रत्यक्ष माप
- अप्रत्यक्ष माप
प्रत्यक्ष माप
ये वे माप हैं जिन्हें किसी अन्य इकाई या विशेषता की भागीदारी के बिना मापा जा सकता है।
निम्नलिखित प्रत्यक्ष उपाय आमतौर पर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में उपयोग किए जाते हैं।
- LOC द्वारा स्रोत कोड की लंबाई
- समय बीतने के द्वारा परीक्षण के उद्देश्य की अवधि
- दोषों की गिनती के द्वारा परीक्षण प्रक्रिया के दौरान खोजे गए दोषों की संख्या
- समय एक प्रोग्रामर एक कार्यक्रम पर खर्च करता है
अप्रत्यक्ष मापन
ये ऐसे माप हैं जिन्हें किसी अन्य इकाई या विशेषता के संदर्भ में मापा जा सकता है।
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में आमतौर पर निम्नलिखित अप्रत्यक्ष उपायों का उपयोग किया जाता है।
$$ \ small प्रोग्रामर \: उत्पादकता = \ frac {LOC \: निर्मित} {व्यक्ति \: महीने \ _ का: प्रयास: $ $
$ \ small मॉड्यूल \: दोष \ _: घनत्व = \ frac {संख्या \: of \: दोष} {मॉड्यूल \: आकार} $
$ $ \ _ छोटे दोष \ _: डिटेक्शन \: दक्षता = \ frac {संख्या \: का: दोष: \ _ पता लगाया} {कुल \: नंबर \: \ का: दोष} $ $
$ \ small आवश्यकता \ _: स्थिरता = \ frac {संख्या \: of \: प्रारंभिक \: आवश्यकताओं} {कुल \: संख्या \: \ की: आवश्यकताओं} $
$ \ small परीक्षण \: प्रभावशीलता \: अनुपात = \ frac {संख्या \: का \: आइटम \: कवर} {कुल \: संख्या \: \ का: आइटम} $
$ \ small सिस्टम \: बिगाड़ना = \ frac {प्रयास \: खर्च \: के लिए \: फिक्सिंग \: दोष} {कुल \: परियोजना \: प्रयास} $
भविष्यवाणी के लिए मापन
परियोजना के लिए उपयुक्त संसाधनों को आवंटित करने के लिए, हमें परियोजना के विकास के लिए प्रयास, समय और लागत की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता है। भविष्यवाणी के लिए माप को हमेशा एक गणितीय मॉडल की आवश्यकता होती है जो कुछ अन्य विशेषताओं की भविष्यवाणी करने के लिए विशेषताओं से संबंधित होती है जिन्हें हम अब माप सकते हैं। इसलिए, एक भविष्यवाणी प्रणाली में अज्ञात मापदंडों को निर्धारित करने और परिणामों की व्याख्या करने के लिए भविष्यवाणी प्रक्रियाओं के एक सेट के साथ एक गणितीय मॉडल होता है।