測定とモデル

モデルは、実世界のエンティティの数値要素の動作を解釈したり、それらを測定したりするのに役立ちます。測定プロセスを支援するために、マッピングのモデルには、マッピングドメインのモデルも追加する必要があります。モデルは、これらのエンティティが属性にどのように関連しているか、および特性がどのように関連しているかも指定する必要があります。

測定には2つのタイプがあります-

• 直接測定
• 間接測定

直接測定

これらは、他のエンティティや属性を使用せずに測定できる測定値です。

以下の直接的な手段は、ソフトウェアエンジニアリングで一般的に使用されます。

• LOCによるソースコードの長さ
• 経過時間によるテスト目的の期間
• 欠陥を数えることにより、テストプロセス中に発見された欠陥の数
• プログラマーがプログラムに費やす時間

間接測定

これらは、他のエンティティまたは属性に関して測定できる測定値です。

以下の間接的な手段は、ソフトウェアエンジニアリングで一般的に使用されます。

$$ \ small Programmer \：Productivity = \ frac {LOC \：produced} {Person \：months \：of \：effort} $$

$ \ small Module \：Defect \：Density = \ frac {Number \：of \：defects} {Module \：size} $

$$ \ small Defect \：Detection \：Efficiency = \ frac {Number \：of \：defects \：detected} {Total \：number \：of \：defects} $$

$ \ small Requirement \：Stability = \ frac {Number \：of \：initial \：requirements} {Total \：number \：of \：requirements} $

$ \ small Test \：Effectiveness \：Ratio = \ frac {Number \：of \：items \：covered} {Total \：number \：of \：items} $

$ \ small System \：spoilage = \ frac {Effort \：spent \：for \：fixing \：faults} {Total \：project \：effort} $

予測のための測定

プロジェクトに適切なリソースを割り当てるには、プロジェクトを開発するための労力、時間、およびコストを予測する必要があります。予測のための測定には、予測される属性を、現在測定できる他の属性に関連付ける数学モデルが常に必要です。したがって、予測システムは、未知のパラメータを決定し、結果を解釈するための一連の予測手順とともに、数学モデルで構成されます。