Validação de medição de software
Validar a medição do sistema de software envolve duas etapas -
- Validando os sistemas de medição
- Validando os sistemas de previsão
Validando os Sistemas de Medição
Medidas ou sistemas de medição são usados para avaliar uma entidade existente, caracterizando numericamente um ou mais de seus atributos. Uma medida é válida se caracterizar com precisão o atributo que afirma medir.
Validar um sistema de medição de software é o processo de assegurar que a medida é uma caracterização numérica apropriada do atributo reivindicado, mostrando que a condição de representação é satisfeita.
Para validar um sistema de medição, precisamos tanto de um modelo formal que descreve as entidades quanto de um mapeamento numérico que preserva o atributo que estamos medindo. Por exemplo, se houver dois programas P1 e P2, e quisermos concatenar esses programas, esperamos que qualquer medidam de comprimento para satisfazer isso,
m (P1 + P2) = m (P1) + m (P2)
Se um programa P1 tem mais duração do que programa P2, então qualquer medida m também deve satisfazer,
m (P1)> m (P2)
O comprimento do programa pode ser medido contando as linhas de código. Se essa contagem satisfizer os relacionamentos acima, podemos dizer que as linhas de código são uma medida válida do comprimento.
O requisito formal para validar uma medida envolve demonstrar que ela caracteriza o atributo declarado no sentido da teoria da medição. A validação pode ser usada para garantir que os medidores sejam definidos corretamente e sejam consistentes com o comportamento do mundo real da entidade.
Validando os Sistemas de Predição
Os sistemas de previsão são usados para prever algum atributo de uma entidade futura envolvendo um modelo matemático com procedimentos de previsão associados.
Validar sistemas de previsão em um determinado ambiente é o processo de estabelecer a precisão do sistema de previsão por meios empíricos, ou seja, comparando o desempenho do modelo com dados conhecidos no ambiente determinado. Envolve experimentação e teste de hipóteses.
O grau de precisão aceitável para validação depende se o sistema de previsão é determinístico ou estocástico, bem como da pessoa que faz a avaliação. Alguns sistemas de previsão estocástica são mais estocásticos do que outros.
Exemplos de sistemas de previsão estocásticos são sistemas como estimativa de custo de software, estimativa de esforço, estimativa de cronograma, etc. Portanto, para validar um sistema de previsão formalmente, devemos decidir o quão estocástico ele é e, em seguida, comparar o desempenho do sistema de previsão com dados conhecidos.