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对于过程性能数据进行分析时的假象与策略

作者:it技术知识网 阅读次数: 时间:2019-05-14 09:06:15
幻觉和战略执行过程中的性能数据进行分析时,
对于过程性能数据进行分析时的假象与策略

在一些实施方案中分析处理数据的性能时,CMMI软件企业成熟度较高,通常发现与此相关分析是两个变量相关,或应根据相关利好数据的历史数据不能证明一个负相关的结论,为什么。G:

我们的经验和常识:

常识假设或1:高水平的测试人员找到BUG,较少的低级别测试人员发现BUG。

常识假设或2:开发商失误高水平宜少,低级别的开发者应该更多的错误。

我们的实际数据:

在实践中经常使用的策略:

策略1:主要模块应该由高水平的开发人员进行开发,非关键模块由低层次的开发研制。

策略2:测试的高电平,以测量关键模块,低水平的非关键测试人员测试模块的。

如果是,则度量不能证明该数据之后进行的测试过程中,假设1和2。

这就是问题的症结所在!我们的实际数据本身很容易出现样品!而不是随机样本!因为我们采用的策略1和策略2!因此,历史数据显示:有多少级的bug,测试人员水平开发是无关紧要的,我们发现。

如果你想证明假设1和2,实验需要做的事情,即在保证的情况下**相同的条件下,我们做实验,看看冲击测试人员或开发的水平测试了一些bug,性能数据证明假定统计过程1和2的假设。

因此,当常识的结论,有没有遇到过的数据,应该认真分析一下,看看是什么问题。

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