2. Метрическая теория программ. Разновидности метрик. Шкалы
Метрика – это мера, определяющая расстояние между элементами множества, которая обладает следующими свойствами:
Неотрицательна (>=0)
Нулевая при совпадении элементов
Симметрична (AB = BA)
Подчиняется закону треугольника (AB + BC > AC)
Метрика качества программ – система измерений качества программ. Эти измерения могут поводится на уровне критериев качества программ (сравнение программ по качеству) или на уровне отдельных характеристик качества.
В исследовании метрик выделяют два основных подхода:
Метрики оценки самого ПО (поиск метрик, характеризующих наиболее специфические свойства программ)
Метрики оценки технологии разработки ПО (оценка технических характеристик и факторов разработки программ)
По виду информации, получаемой при оценке качества ПО метрики можно разбить на три группы:
Метрики, оценивающие отклонение от нормы характеристик исходных проектных материалов (устанавливают полноту заданных технических характеристик исходного кода);
Метрики, позволяющие прогнозировать качество разрабатываемого ПО;
Метрики, по которым принимается решение о соответствии конечного ПО заданным требованиям.
В зависимости от характеристик и особенностей применяемых метрик им ставятся в соответствие различные измерительные шкалы:
1. Номинальной шкале соответствуют метрики, классифицирующие программы по признаку наличия или отсутствия какой-либо характеристики без учёта градации.
Например: программы можно группировать как "нетрудные для понимания", умеренно трудные для понимания", "трудные для понимания", "очень трудные для понимания".
2. Порядковой шкале соответствуют метрики, позволяющие ранжировать некоторые характеристики путем сравнения с опорными значениями, т.е. программы классифицируются по градации наличия какой-либо характеристики и упорядоченно располагаются по оси этой характеристики.
Например: некоторые программы А,В,С, относятся к разряду "умеренно трудных для понимания", но программа В труднее программы А, а программа А труднее программы С.
3. Метрики интервальной шкалы показывают не только относительное положение программ, но и то на сколько условных единиц отстоит одна программа от другой.
Например: можно сказать: программа В труднее программы А на 10 единиц.
4. Относительная шкала позволяет не только расположить программы определенным образом и оценить положение программ относительно друг друга, но и позволяют классифицировать их таким образом, что возможна сравнительная оценка других программ относительно базовой.
Например: можно сказать, программа В в два раза труднее программы А.
3. В настоящее время в мировой практике используется несколько сотен метрик программ. Существующие качественные оценки можно сгруппировать по 6 основным направлениям:
Оценка топологической и информационной сложности программ.
Оценка надёжности ПС, позволяющая прогнозировать отказы и отказовые ситуации.
Оценка производительности ПО и повышения его эффективности путем выявления ошибок проектирования.
Оценка уровня языковых средств и их применения.
Оценка трудности восприятия и понимания программных текстов, ориентированная на психологические факторы, существенные для сопровождения и модификации программ.
Оценка производительности труда программиста для прогнозирования сроков и этапов разработки программ.
- Предисловие
- Введение
- Техника безопасности при выполнении лабораторных работ
- 1. Общие требования безопасности
- 2. Требования безопасности перед началом работы
- 3. Требования безопасности во время работы
- 1.1.2. Идентификация формы распределения результатов измерений. Критерии согласия
- Критерий пирсона
- Критерий колмогорова
- Составной критерий
- 1.2. Порядок выполнения работы
- Обработка результатов измерений
- 1. 3. Содержание отчета
- 1. 4. Контрольные вопросы
- 2.1.2. Точечные оценки законов распределения
- 2.1.3. Доверительная вероятность и доверительный интервал
- 2.1.4. Грубые погрешности и методы из исключения
- 2.1.4.1. Критерии исключения грубых погрешностей
- 2.1.5. Суммирование погрешностей
- 2.1.6. Порядок обработки результатов прямых многократных измерений
- 1.2. Порядок выполнения работы
- Обработка результатов измерений
- 2. 3. Содержание отчета
- 2.4. Контрольные вопросы
- Учебно-методическое обеспечение
- Лабораторная работа № 3 контроль качества технологического процесса с помощью карт контроля по количественному признаку
- 3.1. Теоретическая часть
- 3.1.1. Общие сведения о контрольных картах
- 3.1.2. Построение контрольной карты
- 3.1.3. Карты контроля по количественному признаку
- 3. 2. Порядок выполнения работы
- Обработка результатов измерений
- 3. 3. Содержание отчета
- 4. Контрольные вопросы
- 4. 2. Порядок выполнения работы
- Обработка результатов измерений
- 2.1. Вычисляется величина среднего квадратического отклонения для всей выборки измерений (изделий) по формуле ,
- 3. 3. Содержание отчета
- 4. Контрольные вопросы
- Литература
- 2. Метрическая теория программ. Разновидности метрик. Шкалы
- 3. Метрики сложности программ
- 2. Цикломатическое число Маккейба
- 3. Метрика Джилба оценки сложности
- 4. Метрика «граничных значений» оценки сложности
- 5. Описание алгоритма
- Подграфы программы
- Скорректированная сложность вершин графа программы
- Задание
- Контрольные вопросы
- 2. "Спен"
- 3. Метрика Чепина.
- 2. Метрики Холседа для оценки стилистики и понятности программ
- Уровень качества программирования
- Задание
- Контрольные вопросы
- Литература
- Лабораторная работа № 9 Метрики использования языков программирования и технологических средств
- Оценки языка программирования
- 2. Уровень автоматизации программирования
- 2.2. Обработка результатов измерений
- 2. 3. Содержание отчета