[发明专利]基于测试特征的软件可靠性指标区间估计方法

摘要

本发明涉及一种基于测试特征的软件可靠性指标区间估计方法，包括：从多个角度对测试特征进行分析，设计相应准则对测试特征进行度量，得到测试特征度量结果；根据测试特征度量结果与可靠性指标的关系，构建可靠性指标与测试特征度量的回归模型；根据可靠性指标与测试特征度量的回归模型，对可靠性指标进行区间估计。本发明通过构建可靠性指标与测试特征度量回归模型的方法来寻找可靠性指标与测试特征之间的关系，具备理论数学基础，更加科学严谨；利用实际测试时产生的测试特征数据来辅助进行可靠性指标的区间估计，提高了可靠性指标区间估计的可信程度。

主权项

1.一种基于测试特征的软件可靠性指标区间估计方法，其特征在于，包括：从多个角度对测试特征进行分析，设计相应准则对测试特征进行度量，得到测试特征度量结果，所述测试特征度量结果包括诸如下方面：代码覆盖率、需求覆盖率、复杂度加权的代码覆盖率、模块复杂度加权的测试用例数、测试用例数目变化、新增失效数；根据测试特征度量结果与可靠性指标的关系，构建可靠性指标与测试特征度量的回归模型；根据可靠性指标与测试特征度量的回归模型，对可靠性指标进行区间估计，对可靠性指标进行区间估计的过程具体包括：假设用y表示可靠性指标，x1～xp分别表示测试特征度量结果，假设得到的回归模型为y＝β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+...+βpxp+ε，如果假设不同阶段可靠性指标估计值相互独立，则偏差ε服从正态分布，其中，βi是回归模型自变量的系数，0≤i≤p；为了利用回归方程进行预报，在给出x₁,x₂,… ,x_p的一组值x₀₁,x₀₂,… ,x_0p时，记x₀＝(1,x₀₁,x₀₂,… ,x_0p)′，得y₀＝x′₀β+ε₀，E(ε₀)＝0，Var(ε₀)＝σ²以及y₀的预测值E(X)表示X的均值，Var(X)表示X的方差，σ²为标准正态分布的方差，x′₀表示x₀的转置，E()表示取均值，Var()表示取方差；由以上性质可以进一步推导得到则y₀的置信度为1‑α的置信区间为t表示t分布，n‑p‑1为t分布的自由度，X为多组自变量(x₁,x₂,...x_p)组成的矩阵，x′表示X的转置，α为显著性水平；为了简化数学模型，在此假设每个阶段可靠性指标估计值与前一阶段可靠性指标估计值的相关度均为ρ，如果用Σ标识偏差向量(ε₁,ε₂,...,ε_n)，其中n表示测试阶段数，则有若以上不同阶段可靠性指标估计值相互独立假设满足，则矩阵中ρ＝0，此时用W表示可知W为正定矩阵，存在矩阵Z使得Z²＝W；在等式Y＝XB+Σ两边同乘Z^‑1得到Z^‑1Y＝Z^‑1XB+Z^‑1Σ，其中Y表示可靠性指标向量(y₁,y₂,...,y_n)′，X表示B表示β向量，Σ表示偏差向量；经过转化之后，Var(Z^‑1Σ)＝Z^‑2Var(Σ)＝W^‑1σ²W＝σ²I，因此若令Y^*＝Z^‑1Y，X^*＝Z^‑1X，Σ^*＝Z^‑1Σ，可得到Y^*＝X^*B+Σ^*，Y^*,Σ^*服从正态分布，可得到Y^*的置信区间，进而根据Y^*＝Z^‑1Y可得到Y的置信区间。