Software Journal:
Theory and Applications

Send article

Entrance Registration

Results for регрессионные модели

  1. Обзор методов прогнозирования дефектов программного обеспечения

    Н.В. Юхименко Калужский филиал ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет, Калуга, Russian Federation;
    Ю.С. Белов Калужский филиал ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», Калуга, Russian Federation;

    The article was published in issue №1

    В данной статье представлен обзор методов прогнозирования дефектов ПО. Дефект – это логическая ошибка в исходном коде программы, наличие которой при определенных условиях может привести к отказу этой программы. Основными причинами возникновения дефектов являются сложность реализации задачи, сжатые сроки разработки, несовершенство документации, изменение требований, недостаточная квалификация и опыт разработчиков, неправильная организация процесса разработки. Раннее обнаружение дефектов снижает затраты на разработку и повышает качество и надежность ПО. Методы прогнозирования дефектов могут дать ответ на следующие вопросы: каково количество необнаруженных дефектов в ПО и в каких программных компонентах они содержатся. Знание о компонентах, содержащих наибольшее число дефектов, позволяет распределить ресурсы тестирования так, чтобы в первую очередь наиболее тщательно проверялись компоненты с высокой вероятностью наличия дефектов. В статье методы прогнозирования дефектов ПО сгруппированы в зависимости от цели – прогнозирование количества дефектов или классифицирование дефектов. На основе приведенных методов рассматриваются следующие модели и алгоритмы: модель роста надежности, экспертное мнение, метод исторических аналогий, конструктивная модель качества, методы машинного обучения и регрессионные модели.