残存バグ数を予測する、「Gompertz曲線」による推定法とは？
残存バグ数を予測する、「Gompertz曲線」による推定法とは？：山浦恒央の“くみこみ”な話（50）（1/2 ページ） プログラマーの永遠の課題「プログラム中の残存バグ数の推定」に迫るシリーズ。第3回では、品質エンジニアが眺めているだけで“ご飯を3杯食える”ほど大好きな「Gompertz曲線」による残存バグ数の推定法を紹介する。 コーディングが終わり、コンパイルエラーも消え、いざデバッグ工程に突入――。このとき、「プログラムの中に隠れているバグの総数を正確に推定できたらなぁ……」と考えたことはありませんか？ こう考えるのは何もプログラマーだけではありません。プロジェクトマネジャーも、プロジェト管理や品質制御の観点から、バグ総数を高精度で予測することを夢見ています。 ――前々回は、動物学の「母数推定」を応用した、面白い発想の残存バグ数予測モデルである「キャプチャー・リキャプチャー・モデル（別
Microsoft PowerPoint - テストの質と欠陥分析(ppt).ppt2.ppt
1 テストの“質”評価と欠陥分析による ソフトウェア信頼性評価 －振り返り型品質保証 から 予測型品質管理へ－ S-open（ソフトウェア技術者ネットワーク） ソフトウェアメトリクスSIG 堀 明広 2 はじめに � ＜悪魔の証明＞：「ない」ことを証明することの難しさ � 「あることの証明」は、特定の「あること」を一例でも提示すればすむが、 「ないことの証明」は、厳密には全称命題の証明であり、全ての存在・可能 性について「ないこと」を示さねばならないためである。すなわち、「ないこ との証明」は「あることの証明」に比べ、一般に困難である場合が多い。 � 例：「第二次世界大戦では鎖鎌を武器にした兵士がいた」 � これを「ないこと」として否定する場合は第二次世界大戦に参加した人間 全てを調べなければいけない。しかしそのような調査は実行不可能である。 一方、一人でも鎖鎌を使った人間がいることを証拠
GoogleSpreadSheetでバグ収束予測をするには？ - Qiita
テストフェーズの中盤で、この先、いつ頃バグが収束するのか？、この先何件バグが発生するのか？将来を予測したい時があると思います。 そんな時は、これまで発生したバグの件数を元に、今後どのように成長曲線が引けるかと予測するとよいです。 こんな感じです。青棒グラフは実際に発生したバグの累積です。赤棒グラフは予測値です。 今回道具として用いるのは「GoogleSpreadSheet」とそれのアドオンの「Solver」です。 Excelの分析ツールのソルバーでも同じことができるのですが、その辺はググれば出てくるので、ここは敢えて「GoogleSpreadSheet」でやろうかと。 今回使うアドオンの「Solver」ですが、「GoogleSpreadSheet」に登録する際、「Googleドライブファイルの表示と管理」や「外部サービスへの接続」等、いくつか許可を求めてきます。ちょっと気持ち悪いのでサブア
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