ソフトウェア測定検証

ソフトウェアシステムの測定の検証には2つのステップが含まれます-

測定システムの検証

測定または測定システムは、1つ以上の属性を数値的に特徴付けることにより、既存のエンティティを評価するために使用されます。メジャーは、メジャーと主張する属性を正確に特徴付けている場合に有効です。

ソフトウェア測定システムの検証とは、表現条件が満たされていることを示すことにより、測定値がクレームされた属性の適切な数値的特性であることを確認するプロセスです。

測定システムを検証するには、エンティティを記述する正式なモデルと、測定する属性を保持する数値マッピングの両方が必要です。たとえば、2つのプログラムP1とP2があり、それらのプログラムを連結する場合、長さの測定値 m がそれを満たすことが期待されます。

m（P1 + P2）= m（P1）+ m（P2）

プログラム P1 の長さがプログラム P2 の長さよりも長い場合、メジャー m も満たす必要があります。

m（P1）> m（P2）

プログラムの長さは、コードの行を数えることで測定できます。このカウントが上記の関係を満たしている場合、コード行は長さの有効な尺度であると言えます。

メジャーを検証するための正式な要件には、測定理論の意味で、指定された属性を特徴付けることの実証が含まれます。検証を使用して、測定者が適切に定義され、エンティティの実世界の行動と一貫していることを確認できます。

予測システムは、関連する予測手順を伴う数学モデルを含む将来のエンティティの属性を予測するために使用されます。

与えられた環境で予測システムを検証することは、経験的手段によって予測システムの精度を確立するプロセスです。特定の環境でモデルのパフォーマンスを既知のデータと比較することにより。それには、実験と仮説のテストが含まれます。

検証に受け入れられる精度の程度は、予測システムが決定論的であるか確率論的であるか、および評価を行う人によって決まります。一部の確率的予測システムは、他の確率的予測システムよりも確率的です。

確率的予測システムの例は、ソフトウェアコストの見積もり、労力の見積もり、スケジュールの見積もりなどのシステムです。したがって、予測システムを正式に検証するには、それがどの程度確率的であるかを決定し、予測システムのパフォーマンスを既知のデータと比較する必要があります。