CMMI 4级实践问题30问-8
2009-12-08 14:42
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第25问:如何采用统计方法建立性能模型?
答:
(1)数据校验
(2)剔除离群点
(3)正态分布检验:各定比、定距类的X与Y要服从正态分布,如果不服从正态分布要对数据进行对数变换或者转换刻度类型
(4)散点图分析:观察是否相关、是否线性相关,如果相关但非线性,则对X或Y进行变换
(5)相关性分析:采用pearson、sperarman、方差分析或卡方检验分析X与X之间的相关性、X与Y之间的相关性。如果X与X之间存在相关性,则这些X不能同时出现在一个模型中,如果X与Y不存在相关性,则X不出现在模型中
(6)如果Y是定比或定距变量,X是定比或定距变量则采用线性回归分析建模,如果X中包含分类变量则采用ANOVA建模,如果Y是定序或定类变量则采用LOGISTIC回归建模。
(7)对方程进行T检验、F检验、拟合优度检验、残差检验,判定方程的有效性。
(8)确定方程表达式及其适用范围
第26问:性能模型如何分类?
答:
可以从多个维度上对性能模型进行分类。
从Y的类型的角度进行分类:
质量、进度、性能、客户满意度、成本等
从Y与X所代表的过程的角度分类:
投入-产出型PPM(in-out PPM):根据某个过程的输入与属性预测其输出。如:系统测试发现的缺陷个数=f(系统测试用例的个数,系统的规模,系统测试的投入工作量,测试人员的水平,开发人员的水平,测试的轮数)。
产出-产出型PPM(out-out PPM):根据上游过程的输出与属性预测下游过程的输出,是过程之间交互影响关系的预测。如:系统测试发现的缺陷个数=f(需求评审发现的缺陷个数,设计评审发现的缺陷个数,代码走查发现的缺陷个数,单元测试发现的缺陷个数,集成测试发现的缺陷个数)。
混合型:上述两种模型的杂合。
第27问:性能模型中的x是否一定是过程的稳定属性?
答:
x可以使稳定属性,也可以不是稳定属性,如果是稳定的属性则预测的结果比较准确,而且可以计算性能模型最佳应用范围。
答:
(1)数据校验
(2)剔除离群点
(3)正态分布检验:各定比、定距类的X与Y要服从正态分布,如果不服从正态分布要对数据进行对数变换或者转换刻度类型
(4)散点图分析:观察是否相关、是否线性相关,如果相关但非线性,则对X或Y进行变换
(5)相关性分析:采用pearson、sperarman、方差分析或卡方检验分析X与X之间的相关性、X与Y之间的相关性。如果X与X之间存在相关性,则这些X不能同时出现在一个模型中,如果X与Y不存在相关性,则X不出现在模型中
(6)如果Y是定比或定距变量,X是定比或定距变量则采用线性回归分析建模,如果X中包含分类变量则采用ANOVA建模,如果Y是定序或定类变量则采用LOGISTIC回归建模。
(7)对方程进行T检验、F检验、拟合优度检验、残差检验,判定方程的有效性。
(8)确定方程表达式及其适用范围
第26问:性能模型如何分类?
答:
可以从多个维度上对性能模型进行分类。
从Y的类型的角度进行分类:
质量、进度、性能、客户满意度、成本等
从Y与X所代表的过程的角度分类:
投入-产出型PPM(in-out PPM):根据某个过程的输入与属性预测其输出。如:系统测试发现的缺陷个数=f(系统测试用例的个数,系统的规模,系统测试的投入工作量,测试人员的水平,开发人员的水平,测试的轮数)。
产出-产出型PPM(out-out PPM):根据上游过程的输出与属性预测下游过程的输出,是过程之间交互影响关系的预测。如:系统测试发现的缺陷个数=f(需求评审发现的缺陷个数,设计评审发现的缺陷个数,代码走查发现的缺陷个数,单元测试发现的缺陷个数,集成测试发现的缺陷个数)。
混合型:上述两种模型的杂合。
第27问:性能模型中的x是否一定是过程的稳定属性?
答:
x可以使稳定属性,也可以不是稳定属性,如果是稳定的属性则预测的结果比较准确,而且可以计算性能模型最佳应用范围。
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