Проверка правильности измерения программного обеспечения системы включает в себя два этапа —
- Валидация измерительных систем
- Валидация систем прогнозирования
Валидация измерительных систем
Меры или системы измерения используются для оценки существующего объекта путем численной характеристики одного или нескольких его атрибутов. Мера действительна, если она точно характеризует атрибут, который, как она утверждает, измеряет.
Валидация системы измерения программного обеспечения — это процесс обеспечения того, что мера является надлежащей числовой характеристикой заявленного атрибута, показывая, что условие представления удовлетворяется.
Для проверки системы измерения нам нужна как формальная модель, которая описывает сущности, так и числовое отображение, которое сохраняет атрибут, который мы измеряем. Например, если есть две программы P1 и P2, и мы хотим объединить эти программы, то мы ожидаем, что любая мера длины m удовлетворяет этому,
m (P1 + P2) = m (P1) + m (P2)
Если программа P1 имеет большую длину, чем программа P2 , то любая мера m также должна удовлетворять:
м (Р1)> м (Р2)
Длина программы может быть измерена путем подсчета строк кода. Если это число удовлетворяет вышеуказанным отношениям, мы можем сказать, что строки кода являются допустимым показателем длины.
Формальное требование для подтверждения меры включает демонстрацию того, что она характеризует заявленный атрибут в смысле теории измерения. Валидация может использоваться, чтобы убедиться, что измерители определены правильно и соответствуют поведению сущности в реальном мире.
Валидация систем прогнозирования
Системы прогнозирования используются для прогнозирования некоторого атрибута будущего объекта, включающего математическую модель с соответствующими процедурами прогнозирования.
Валидация систем прогнозирования в заданной среде — это процесс установления точности системы прогнозирования эмпирическими средствами, то есть путем сравнения характеристик модели с известными данными в данной среде. Это включает эксперименты и проверку гипотез.
Степень точности, приемлемая для валидации, зависит от того, является ли система прогнозирования детерминированной или стохастической, а также от лица, выполняющего оценку. Некоторые системы стохастического предсказания являются более стохастическими, чем другие.
Примерами систем стохастического прогнозирования являются такие системы, как оценка стоимости программного обеспечения, оценка усилий, оценка графика и т. Д. Следовательно, чтобы формально проверить систему прогнозирования, мы должны решить, насколько она стохастична, а затем сравнить производительность системы прогнозирования с известными данными.