Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Xu hướng rủi ro tương đối trong các giai đoạn phát triển phần mềm: phương pháp dựa trên chỉ số với mô hình Cox
Tóm tắt
Phần mềm chịu ảnh hưởng của hiệu ứng gây nhầm lẫn do các khuyết tật phát sinh trong suốt quá trình phát triển của nó. Các đổ vỡ phần mềm xảy ra vì nhiều lý do khác nhau. Một trong những nguyên nhân có thể là việc loại bỏ các khuyết tật ở giai đoạn muộn hơn nhiều, mặc dù chúng đã được phát hiện ở các giai đoạn đầu của phát triển phần mềm. Dự đoán khuyết tật đã nổi lên như một lĩnh vực thú vị cho các nhà nghiên cứu trong khoảng thời gian quy định. Dự đoán chủ yếu phụ thuộc vào việc mô hình hóa các khuyết tật này và trong khi mô hình hóa, tham số đơn giản nhất được các nhà nghiên cứu sử dụng là kích thước phần mềm. Trong bài báo này, chúng tôi đã trình bày việc triển khai mô hình Cox và điều tra ý nghĩa của nó trong việc dự đoán khuyết tật trong các giai đoạn phát triển khác nhau. Tham số được sử dụng ở đây là số lượng khuyết tật trong các giai đoạn khác nhau. Tiếp theo, chúng tôi đề xuất và so sánh hai chiến lược nhằm dự đoán rủi ro tổng thể hiệu quả của các dự án bằng cách sử dụng một chỉ số được đề xuất khác là “Xác suất có xu hướng chịu rủi ro tương đối”. Chỉ số này được sử dụng trong các giai đoạn như là tiêu chí đánh giá để xét tính hiệu quả chi phí của dự án.
Từ khóa
#Dự đoán khuyết tật #hiệu ứng gây nhầm lẫn #mô hình Cox #rủi ro tương đối #phát triển phần mềm.Tài liệu tham khảo
Akiyama F (1971) An example of software system debugging. In: Proceedings of IFIP congress 71, vol 1. IFIP, Amsterdam, pp 353–359 (1971)
Basili VR, Perricone BT (1984) Software errors and complexity: an empirical investigation. Commun ACM 27(1):42–52
Beal CW (2008) Practical use of defect detection and prediction in the development and maintenance of software. In: Proceedings of the 4th international workshop on predictor models in software engineering. ACM, New York, pp 45–46
Boehm B, Basili YR (2001) Software defect reduction: top 10 list computer 34(1):135–137
Briand LC, Bunse C, Daly JW (2001) A controlled experiment for evaluating quality guidelines on the maintainability of object-oriented designs. IEEE Trans Softw Eng 27(6):513–530
Chayes F (1971) Ratio correlation: a manual for students of petrology and geochemistry. University of Chicago Press, Chicago
Ekanayake J, Tappolet J, Gall HC, Bernstein A (2009) Tracking concept drift of software projects using defect prediction quality. In: 6th IEEE international working conference on mining software repositories, pp 51–60
El Emam K, Benlarbi S, Goel N, Rai SN (2001) The confounding effect of class size on the validity of object-oriented metrics. IEEE Trans Softw Eng 27(7):630–650
El Emam K, Benlarbi S, Goel N, Melo W, Lounis H, Rai SN (2002) The optimal class size for object-oriented software. IEEE Trans Softw Eng 28(5):494–509
Fenton NE, Neil M (1999) A critique of software defect prediction models. IEEE Trans Softw Eng 25(5):675–689
Fenton NE, Ohlsson N (2000) Quantitative analysis of faults and failures in a complex software system. IEEE Trans Softw Eng 26(8):797–814
Gaffney JE (1982) Estimating the number of faults in code. IEEE Trans Softw Eng 10(4):459–465
Gopalakrishnan Nair TR, Suma V (2010) A paradigm for metric based inspection process for enhancing defect management. ACM SIGSOFT Softw Eng Not 35(3)
Grottke M, Trivedi KS (2007) Fighting bugs: remove, retry, replicate, and rejuvenate. Computer 40(2):107–109
Hall T, Beecham S, Bowes D, Gray D, Counsell S (2012) A systematic literature review on fault prediction performance in software engineering. IEEE Trans Softw Eng 38(6):1276–1304
Halstead MH (1977) Elements of software science. Elsevier, Amsterdam
Harrell FE (2001) Regression modeling strategies: with applications to linear modes, logistic regression, and survival analysis. Springer, Heidelberg
Kan SH (2003) Metrics and models in software quality engineering, 2nd edn. Pearson, London
Koru G, Zhang D, Liu H (2007) Modeling the effect of size on defect proneness for open-source software. In: 29th international conference on software engineering-companion, pp 115–224
Koru AG, Zhang D, Liu H (2007) Modeling the effect of size on defect proneness for open- source software. In: 29th International conference on software engineering, pp 20–26
Koru G, Emam KE, Zhang D, Liu H, Mathew D (2008) Theory of relative defect proneness. J Empir Softw Eng 13(5):473–498
Koru G, Zhang D, Emam KE, Liu H (2009) An investigation into the functional form of the size-defect relationship for software modules. IEEE Trans Softw Eng 35(2):293–304
Kumaresh S, Baskaran R (2010) Defect analysis and prevention for software process quality improvement. Int J Comput Appl (0975 – 8887) 8(7)
Laird LM, Brennan MC (2006) Software measurement and estimation: a practical approach. Wiley IEEE Computer Society, Hoboken
Lipow M (1982) Number of faults per line of code. IEEE Trans Softw Eng 8(4):437–439
McCabe TJ (1976) A complexity measure. IEEE Trans Softw Eng 2(6):308–320
McDonald M, Musson R, Smith R (2007) The practical guide to defect prevention. Microsoft Press, Redmond, p 480
Nayak SK, Khan RA, Rizwan Beg Md (2012) Requirement defect identification an early stage perspective. IJCSI Int J Comput Sci Iss 9(5)
Ostrand TJ, Weyuker EJ, Bell RM (2005) Predicting the location and number of faults in large software systems. IEEE Trans Softw Eng 31(4):340–355
Quah TS (2009) Estimating software readiness using predictive model. J Inf Sci 179(4):430–445
Raja U, Hale DP, Hale JE (2009) Modeling software evolution defects: A time series approach. J Softw Maint Evol Res Pract 21(1):49–71
Selim GMK, Barbour L, Shang W, Adams B, Hassan AE, Zou Y (2010) Studying the impact of clones on software defects. In: Proceedings of working conference on reverse engineering, pp 13–21
Suma V, Gopalakrishnan Nair TR (2009) Defect management strategies in software development: recent advances in technologies. In: Strangio MA (ed)
The R Project of Statistical Computing (2014, May). [Online]. Available: http://www.r-project.org
Therneau TM, Grambsch PM (2010) Modelling survival data: extending the Cox model, 1st edn. Springer, New York
Tosun A, Bener A, Turhan B, Menzies T (2010) Practical considerations in deploying statistical methods for defect prediction: a case study within the Turkish telecommunications industry. In: Proceedings of the 5th international conference on predictor models in software engineering, vol 52(11), pp 1242–1257
Wang Q, Wu S, Li M (2008) Software defect prediction (in Chinese). J Softw Maint Evol Res Pract 19(7):1565–1580
Wedel M, Jensen U, Gohner P (2008) Mining software code repositories and bug databases using survival analysis models. In: 2nd ACM-IEEE international symposium on empirical software engineering and measurement, pp 282–284