软件质量度量的量化管理模型及方法

软件评价指标

软件评价指标 Last updated at 10:00 am on 25th December 2020

我们常说某某软件好用，某软件功能全、结构合理、层次分明。这些表述很含糊，用来评价软件质量不够确切，不能作为企业选购软件的依据。对于企业来说，开发单位按照企业的需求，开发一个应用软件系统，按期完成并移交使用，系统正确执行用户规定的功能，仅仅满足这些是远远不够的。因为企业在引进一套软件过程中，常常会出现如下问题： ● 定制的软件可能难于理解，难于修改，在维护期间，企业的维护费用大幅度增加； ● 企业对外购的软件质量存在怀疑，企业评价软件质量没有一个恰当的指标，对软件可靠性和功能性指标了解不足； ● 软件开发商缺乏历史数据作为指南，所有关于进度和成本的估算都是粗略的。因为没有切实的生产率指标，没有过去关于软件开发过程的数据，企业无法精确评价开发商的工作质量。为此，有必要先了解软件的质量评价体系。美国的.Ｂoehm和先后提出了三层次的评价度量模型：软件质量要素、准则、度量。随后提出了自己的软件质量度量SQM技术，波音公司在软件开发过程中采用了SQM技术，日本的NEC公司也提出了自己的SQM工具，即SQMAT，并且在成本控制和进度安排方面取得了良好的效果。第一层是软件质量要素，软件质量可分解成六个要素，这六个要素是软件的基本特征：

1. 功能性：软件所实现的功能满足用户需求的程度．功能性反映了所开发的软件满足用户称述的或蕴涵的需求的程度，即用户要求的功能是否全部实现了。 2. 可靠性：在规定的时间和条件下，软件所能维持其性能水平的程度。可靠性对某些软件是重要的质量要求，它除了反映软件满足用户需求正常运行的程度，且反映了在故障发生时能继续运行的程度。 3. 易使用性：对于一个软件，用户学习、操作、准备输入和理解输出时，所做努力的程度。易使用性反映了与用户的友善性，即用户在使用本软件时是否方便。 4. 效率：在指定的条件下，用软件实现某种功能所需的计算机资源（包括时间）的有效程度。效率反映了在完成功能要求时，有没有浪费资源，此外＂资源"这个术语有比较广泛的含义，它包括了内存、外存的使用，通道能力及处理时间。 5. 可维修性：在一个可运行软件中，为了满足用户需求、环境改变或软件错误发生时，进行相应修改所做的努力程度。可维修性反映了在用户需求改变或软件环境发生变更时，对软件系统进行相应修改的容易程度。一个易于维护的软件系统也是一个易理解、易测试和易修改的软件，以便纠正或增加新的功能，或允许在不同软件环境上进行操作。 6. 可移植性：从一个计算机系统或环境转移到另一个计算机系统或环境的容易程度。第二层是评价准则，可分成22点。包括精确性（在计算和输出时所需精度的软件属性）；健壮性（在发生意外时，能继续执行和恢复系统的软件属性）；安全性（防止软件受到意外或蓄意的存取、使用、修改、毁坏或泄密的软件属性）；以及通信有效

浅析软件质量指标度量

软件质量指标度量 V 1.0 2012.3

目录 1综述 (3) 1.1编写目的 (3) 1.2阅读指南 (3) 2软件质量指标 (4) 2.1需求功能点覆盖率 (4) 2.2用例执行覆盖率 (4) 2.3缺陷修复率（截至于**年*月*日） (5) 2.4缺陷遗留个数（截至于**年*月*日） (5) 2.5缺陷分布统计（模块缺陷率） (5) 2.6缺陷分布统计（严重缺陷率） (6) 2.7缺陷密度及收敛 (7) 3测试过程质量指标 (9) 3.1缺陷探测率 (9) 3.2有效缺陷率 (9) 3.1用例执行效率 (10) 3.2缺陷发现率 (10) 4交付质量指标 (12) 4.1加载回退率 (12) 4.2故障回退率 (12) 5版本说明 (13)

1综述 1.1 编写目的本文档主要为测试经理、测试组长/测试人员、技术负责人、项目经理、开发人员等提供软件质量、测试质量、交付质量等衡量依据。通过不同指标的目标设定、过程跟踪、结果分析，为当期被测产品的质量提供可参考的数据，也为后续测试提供数据的基础积累，并作为制定方法流程的依据。 1.2 阅读指南 ●软件测试质量指标主要针对研发项目、商务项目被测产品出具数据度量。 ●测试过程质量指标主要为测试经理、测试组长对测试人员的测试执行质量出具数据度量。 ●交付质量主要为新需求的交付质量出具数据度量。三者可单独使用，也可结合使用。

2软件质量指标 2.1 需求功能点覆盖率【需求覆盖率】：计算测试用例总数之和除以与之一一对应的功能点数之和，主要查看是否有功能点遗漏测试的情况。【公式】：∑测试用例数（个）/ ∑功能点（个）说明：用例覆盖需求矩阵，一个需求对应多个功能点。【数据来源】：《联通集中集团客户业务支撑系统销售管理用户需求说明书》《联通集中集团客户业务支撑系统销售管理需求跟踪矩阵》【计算结果】需求覆盖率=113/8=14.13 2.2 用例执行覆盖率【用例执行覆盖率】：计算测试用例执行总数除以与之一一对应的测试数之和，主要查看是否有测试用例执行遗漏或有效的情况。【公式】：∑执行的测试用例个数（个）/ ∑测试用例个数（个）*100% 【数据来源】：《iSMS测试进度跟踪表》【计算结果】：用例执行覆盖率=100%

7种量化选股模型

7种量化选股模型 1、【多因子模型】 2、【风格轮动模型】 3、【行业轮动模型】 4、【资金流模型】 5、【动量反转模型】 6、【一致预期模型】 7、【趋势追踪模型】 1、【多因子模型】多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。基本概念举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。

候选因子的选取候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。选股因子有效性的检验一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验，具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n 个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2 个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。有效但冗余因子的剔除不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体的冗余因子剔除步骤为：（1）先对不同因子下的n个组合进行打分，分值与该组合在整个模型形成期的收益相关，收益越大，分值越高（2）按月计算个股的不同因子得分间的相关性矩阵；（3）在计算完每月因子得分相关性矩阵后，计算整个样本期内相关性矩阵的平均值（4）设定一个得分相关性阀值 MinScoreCorr，将得分相关性平均值矩阵中大于该阀值的元素所对应的因子只保留与其他因子相关性较小、有效性更强的因子，而其它因子则作为冗余因子剔除。

软件度量总结(精)

软件度量总结这次总结的结构比较简单,就是按照五个章节分别阐述了自己的理解。一.软件度量的应用范围。经过这一阶段的学习,我认为想要明白软件度量,首先要分清度量和测量的区别。度量具有前置性,它提供了一种定量研究软件问题的方法;测量具有实时性或后置性,主要集中在给度量提供数据或者处理数据的方法上。由于软件工程强烈的不确定性,使得软件工程的精确测量困难重重,但软件度量主要研究的是可能性的规律,通过概率和统计学的研究,寻找事物内在的规律。其并不具备 1+1=2的特征, 而是研究在多大可能性上这个结论是合理的,因为软件的主体是人,具有概率属性,设备和材料容易度量,但人很难度量。软件度量的主要作用是评估状况、跟踪进展情况、评价产品有效性和改进设计和过程的质量。定性分析可以提供迅速地判断能力,但定性分析终究需要定量分析的验证与支持,否则其结果很可能成为无目之本,出现错误。软件度量的方法体系主要包括 5个方面:1. 项目度量,目的在于度量项目规模、成本、进度、顾客满意度等,辅助项目管理进行项目控制; 2. 规模度量,主要依靠经验和经验的模型,是决定项目成败的重要原因之一,是估算工作量、成本预算及策划项目进度的基础; 3. 成本度量, 4。产品度量,实质上是软件质量的度量,软件的质量由一系列质量要素组成,每个质量要素又由一些衡量标准组成,主要肚量方法是McCabe 复杂性度量法; 5,过程度量,对软件开发过程的个各方面进行度量,目的在于预测过程的未来属性,减少结果的偏差,主要包括成熟度度量(例如 CMMI, GJB5000A、管理度量(主要包括里程碑管理、风险度量等项目管理度量,审查度量、质量保证度量等质量管理度量,变更控制、版本管理度量等配置管理度量、生命周期度量三个大的方面。不同层次的人员对软件度量有不同的需求。高级管理人员,如 CEO 、 COO ,关注点在上市时间、客户满意度、费用的节省等商业策略的组成部分上;中级管理层,如部门经理、总监等,则主要关注生产力、成本控制、效率等,他们更多的是着眼于

第3章软件质量与评价

第3章软件质量与评价（软件测试标准） 1、质量的定义质量是多维的概念，包括：实体、实体的属性和对实体的观点。 GB/T6583-ISO8404（1994版）《质量管理与质量保证术语》对质量的定义是：反映实体满足明确的隐含的需要的能力的特性的总和。 GB/T18905-ISO14598（1999版）《软件工程产品评价》定义： 2、测度与度量在软件质量中用于测量的一种量化的标度和方法即为“测度”，而名词的“度量”用来指测量的结果。影响软件质量可分为：可直接测量、间接度量 3、软件质量模型 ○1、McCall（麦考尔）质量模型三个重要方面：操作特性（产品运行）、承受可改变能力（产品修订）、新环境适应能力（产品变迁）。 McCall等认为，特性是软件质量的反映，软件属性可用做评价准则，定量化地度量软件属性可知软件质量的优劣。 ②Boehm(勃姆)质量模型提出了分层结构的质量模型，除了用户的期望和需要的概念，与McCall（麦考尔）质量模型相同外，还包括McCall模型中没有的硬件特性。 Boehm(勃姆)质量模型反映了对软件质量的理解，即软件做了用户要它做的；有效地使用系统资源；易于用户学习和使用；易于软件测试与维护。 ③ISO9126质量模型 GB/T16260-1996：六个影响质量的特性：功能性、可靠性、易使用性、效率、可维护性、可移植性;各个子特性（及其定义）要求要背 GB/T16260-1996出发点是软件最大限度地满足用户的明确的和潜在的需求。国标16260中，在描述外部（内部）效率度量时，给出了若干针对计算机系统时间消耗的定义如下： ①响应时间是指从按动传送键到得到结果为止所需要的时间或响应时间包括处理时间和传输时间 ②处理时间是指从接受一个消息到送出它的结果之间计算机的历时时间 ③ 周转时间是指从提出要求到得到结果所需要的时间 4、标准的发展 GB/T 16260-1996（ISO9126-1991）《软件产品评价-质量特性及其使用指南》已被两个相关的由多部分组成的标准：GB/T 18905-2002《软件工程产品评价》和GB/T 16260-2003（ISO9126-2001）《软件工程产品质量》所取代。 5、GB/T 18905产品评价（一、GB/T 18905基本组成（6个部分组成） GB/T 软件工程产品评价第1部分: 概述 GB/T 软件工程产品评价第2部分: 策划和管理 GB/T 软件工程产品评价第3部分: 开发者用的过程

软件开发度量及考核方法精修订

软件开发度量及考核方法集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#

本人觉得如果要提高软件开发人员的开发质量，必须有相应的考核制度，有了制度后才能推动开发人员想方设法改善自已的开发质量。虽然目前很多公司有这方面的绩效考核，但是大多数没有对软件开发的过程进行细粒度的度量，所以不能依据有效的度量数据来考核开发人员的工作绩效，大部份只是凭考核人主观意志来考核，不能形成对被考核人有效的说服力。以下文档是本人根据以前经验和相关的资料所编写的度量方法和考核方法，希望能对公司改善考核制度有用。由于时间有限，有不足之处，请各位仁兄多提意见，谢谢！ 1 目的对软件开发的过程所产生的软件项的质量和过程进行定量的评价，用评价的结果指导软件的开发过程，不断地提高软件开发质量水平，并依据度量记录来考核软件开发人员的工作绩效。 2 软件项包括 1）技术文档：参照公司"软件工程产品集"，所确定的配置项；主要包括：可行性分析报告、需求分析报告、软件功能规格说明、开发计划、质量计划、系统设计报告、测试文档、技术报告、用户手册、总结报告等； 2）计算机程序。 3 度量数据的来源 1）项目计划； 2）评审报告； 3）测试报告； 4）问题报告； 5）软件维护记录； 4 质量度量度量指标主要根据各类软件项检查表的检查指标来确定，例如，软件需求规格说明书检查表（见附录1），有10个检查指标，则根据具体项目检查侧重点不同，可从中选择相应的检查指标作为度量指标。质量等级 1）软件项的质量等级的确定根据度量综合指标进行。 2）度量综合指标计算公式为：Total = ∑QiMi。 3）其中i=1,2,...n代表指标数量； 4）Q代表度量的指标； 5）M代表度量的指标Q在整个指标体系中所占的权重系数，对不同的开发项目可能不同，此系数根据开发的不同着重点给出。度量指标权重系数表：序号指标权重 1 指标1 权数1 2 指标2 权数2 3 指标3 权数3 4 指标4 权数4 5 指标5 权数5 加权平均分 6）质量评价：一般地，根据度量综合指标值，有以下评分标准。质量评价计分标准表序号得分质量评价 1 ～优质

常见的软件质量模型

常见的软件质量模型关于软件质量模型，业界已经有很多成熟的模型定义，比较常见的质量模型有McCall 模型、Boehm 模型、FURPS 模型、Dromey 模型和 ISO9126 模型。 ?Jim McCall 软件质量模型（1977 年） ?Barry W. Boehm 软件质量模型（1978 年） ?FURPS/FURPS+ 软件质量模型 ?R. Geoff Dromey 软件质量模型 ?ISO/IEC 9126 软件质量模型（1993 年） ?ISO/IEC 25010 软件质量模型（2011 年） Jim McCall 软件质量模型（1977 年） Jim McCall 的软件质量模型，也被称为 GE 模型（General Electrics Model）。其最初起源于美国空军，主要面向的是系统开发人员和系统开发过程。McCall 试图通过一系列的软件质量属性指标来弥补开发人员与最终用户之间的沟壑。 McCall 质量模型使用 3 中视角来定义和识别软件产品的质量： 1.Product revision (ability to change). 2.Product transition (adaptability to new environments). 3.Product operations (basic operational characteristics).

McCall 模型通过层级的要素、标准和指标来详述这 3 个视角定义（产品修改、产品转移、产品运行）。 ?11 Factors (To specify)：描述软件的外部视角，也就是客户或使用者的视角。 ?23 Criterias (To build)：描述软件的内部视角，也就是开发人员的视角。 ?Metrics (To control)：定义衡量指标和方法下图中，左侧为 11 个质量要素，右侧为 23 个质量标准。

软件项目量化管理方法

软件项目量化管理方法摘要：本文在对软件企业量化管理应用常见问题分析的基础上，以解决可操作性、可比性等问题为着眼点，识别出了量化管理中必须明确的四要素，表述了企业在量化四要素上采用的常见做法。本文采用80/20原则，说明了企业在识别度量对象时应避免的问题；采用持续改进的理论，说明了企业在量化管理应遵循的客观规律。在结合平衡记分卡与目标驱动组合式的量化管理方法理论基础上，提出了软件企业的量化管理的具体应用步骤。关键词：量化管理四要素80/20原则持续改进GQ(I)M 1. 引言如今，很多国内软件企业选择采用能力成熟度系列模型（Capa bility Maturity Model, CMM）或其它模型来建立本企业的软件过程规范，欲通过提升软件过程的能力达到提高产品质量、降低开发风险、减少开发成本、保证产品按时交付等目的。将软件过程规范的一个目的就是使软件过程可视化，这个可视化则要求了对软件过程的量化；而产品质量是否提高、开发风险是否降低、开发成本是否减少、项目延期是否缩短，对这些问题的回答则要求了对软件项目的量化；软件过程改进与量化管理息息相关。

不少企业在将识别出的量化管理方法应用于软件项目管理过程时，发现不少问题。最为常见的是：量化工作的可操作性不强，如：部分量化数据难以收集、难以统计投入的成本没有得到预期的产出。如：量化工作投入了成本，但形成的量化结果参考价值不高提供给管理层用于决策的支持数据也不够，数据缺乏可比性量化结果不是管理层所关心的，达不到管理层预期的过程可视化程度针对此类问题，本文识别出了在量化管理中必须要考虑的四个方面，即：量化四要素，并从量化四要素对量化管理方法进行了分析，建议了软件企业采用的量化管理方法。 2. 量化四要素 “只有通过对产品、过程的度量，才能描述、评价、提高产品与过程”。笔者认为，要度量，就要明确度量的对象；要度量对象，就要明确标识度量对象的计量单位；要产生度量结果，就要明确度量方法，包括度量技术和数据收集的方法；要评价度量对象，就要明确用于比对的基准指标，即表征度量对象目前情况的标尺，通过该标尺与度量结果的比对，得出对度量对象的评价。而度量对象（Object）、计量单位（Unit）、度量方法（Method）、基准指标（Benchmark），这就是笔者所说的量化四要素。

7种量化选股模型

【多因子模型】多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。基本概念举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。候选因子的选取候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。选股因子有效性的检验一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验，具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。有效但冗余因子的剔除不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体的冗余

关于课程关系量化分析的数学模型

承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：05 所属学校（请填写完整的全名）：延安大学参赛队员(打印并签名) ：1. 彭瑞 2. 呼建雪 3. 朱培育指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2012 年 8 月 27 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

关于课程关系量化分析的数学模型摘要本文探讨研究了关于某高校两个专业四门课程分数、学生学习水平的差异显著性以及课程间相互影响的情况。首先我们对两个专业的各科成绩分别统计了平均值、标准差、及格率以及优秀率这些统计量值，又根据这些数据作出了特性指标矩阵；然后采用模糊聚类分析中的最优划分法得到了聚类分类结果，得到结论为：两专业的高级程序设计语言分数差异性显著，其他三门科目均没有显著差异。接着我们根据课程间的联系，采用层次分析法得到各个科目在总成绩中所占的权重，即得到关于衡量学生学习水平的总成绩模型： 4j 3j 2j 1j 0.2323x 0.3619x 0.6090x 0.6664x +++=y 然后利用单因素方差分析法得到专业对学生学习水平影响的显著性05.0132.0>，即两个专业学生的学习水平无明显差异。对于问题（3），我们直接利用SPSS 软件中的回归分析法得到高级程序语言设计、离散数学两门课程学习的优劣会影响到数据结构和数据库原理的学习。最后，综合以上分析得到对于专业主干课的学习，我们应该认真学好专业基础课，以便为后续课程的学习打好基础。关键词：模糊聚类分析层次分析单因素方差分析回归分析

三种常见质量模型的对比

常见软件质量模型的对比 J. A. McCall等人将质量模型分为三层:因素、衡量准则、度量,并对软件质量因素进行了研究,认为软件质量是正确性、可靠性、效率等构成的函数,而正确性、可靠性、效率等被称为软件质量因素,或软件质量特征,它表现了系统可见的行为化特征。每一因素又由一些准则来衡量,而准则是跟软件产品和设计相关的质量特征的属性。例如,正确性由可跟踪性、完全性、相容性来判断;每一准则又有一些定量化指标来计量,指标是捕获质量准则属性的度量。McCall认为软件质量可从两个层次去分析,其上层是外部观察的特性,下层是软件内在的特性。McCall定义了11个软件外部质量特性,称为软件的质量要素,它们是正确性、可靠性、效率、完整性、可使用性、可维护性、可测试性、灵活性、可移植性、重复使用性和连接性。同时,还定义了23个软件的内部质量特征,称之为软件的质量属性,它们是完备性、一致性、准确性、容错性、简单性、模块性、通用性、可扩充性、工具性、自描述性、执行效率、存储效率、存取控制、存取审查、可操作性、培训性、通信性、软件系统独立性、机独立性、通信通用性、数据通用性和简明性,软件的内部质量属性通过外部的质量要素反映出来。然而,实践证明以这种方式获得的结果会有一些问题。例如,本质上并不相同的一些问题有可能会被当成同样的问题来对待,导致通过模型获得的反馈也基本相同。这就使得指标的制定及其定量的结果变得难以评价。 Boehm模型是由Boehm等在1978年提出来的质量模型,在表达质量特征的层次性上它与McCall模型是非常类似的。不过,它是基于更为广泛的一系列质量特征,它将这些特征最终合并成19个标准。Boehm提出的概念的成功之处在于它包含了硬件性能的特征,这在McCall模型中是没有的。但是,其中与McCall模型类似的问题依然存在。 ISO9126质量模型主要从三个层次来分析即内部质量，外部质量和使用质量，这三者之间都是互相影响互相依赖。其中内在质量和外在质量的六个特征,它们还可以再继续分成更多的子特征。这些

5个常用的软件质量指标

5 个常用的软件质量指标在软件开发中，软件质量是衡量软件是否符合需求、标准的重要体现。除了代码质量外，影响软件整体质量的因素还有很多。因此，要确保软件的整体质量，就需要在各个环节严格控制。本文列出了衡量软件质量的5个最常用的指标。 1、SLOC（Source Lines of Code，源代码行）计算代码行数可能是最简单的衡量指标，主要体现了软件的规模，并为项目增长和规划提供了相关数据。例如，如果每月统计一次代码的行数，就可以绘制一个项目发展概览图。当然，由于存在项目重构或是设计阶段等因素，这种方式并不太可靠，但是可以为项目的发展提供一个视角。可以只统计逻辑代码行（Source Logical Line of Code，SLLOC），这样可以获得稍准确的信息。逻辑代码行不包含空行、单个括号行和注释行。可以使用Metrics 工具来统计。代码行数不应该用来评估开发者的效率，否则，可能会产生重复、不可维护的或不专业的代码。 2、每个代码段/模块/时间段中的bug数要想实现更好的测试以及更高的可维护性，bug 跟踪是必不可少的。每个代码段、模块或时间段（天、周、月等）内的 bug 可以很容易通过工具统计出来（如 Mantis）。这样，可以及早发现并及时修复。 Bug 数可以作为评估开发者效率的指标之一，但必须注意，如果过分强调这种评估方法，软件开发者和测试者可能会成为敌人。在生产企业中，要保证员工彼此之间的凝聚力。为了更好的实现评估，可以根据重要性和解决成本将 bug 划分为低、中、高三个级别。 3、代码覆盖率在单元测试阶段，代码覆盖率常常被拿来作为衡量测试好坏的指标，也用来考核测试任务完成情况。可以使用的工具也有很多，如 Cobertura 等。代码覆盖率并不能代表单元测试的整体质量，但可以提供一些测试覆盖率相关的信息，可以和其他一些测试指标一起来使用。此外，在查看代码覆盖率时，还需注意单元测试代码、集成测试场景和结果等。

软件质量度量指标v1.0

软件质量指标度量 1综述 (2) 1.1编写目的 (2) 1.2阅读指南 (2) 2软件质量指标 (3) 2.1需求功能点覆盖率 (3) 2.2用例执行覆盖率 (3) 2.3缺陷修复率（截至于**年*月*日） (4) 2.4缺陷遗留个数（截至于**年*月*日） (4) 2.5缺陷分布统计（模块缺陷率） (4) 2.6缺陷分布统计（严重缺陷率） (5) 2.7缺陷密度及收敛 (5) 3测试过程质量指标 (8) 3.1缺陷探测率 (8) 3.2有效缺陷率 (8) 3.1用例执行效率 (9) 3.2缺陷发现率 (9) 4交付质量指标 (11) 4.1加载回退率 (11) 4.2故障回退率 (11) 5版本说明 (12)

1综述 1.1编写目的本文档主要为测试经理、测试组长/测试人员、技术负责人、项目经理、开发人员等提供软件质量、测试质量、交付质量等衡量依据。通过不同指标的目标设定、过程跟踪、结果分析，为当期被测产品的质量提供可参考的数据，也为后续测试提供数据的基础积累，并作为制定方法流程的依据。 1.2阅读指南 ●软件测试质量指标主要针对研发项目、商务项目被测产品出具数据度量。 ●测试过程质量指标主要为测试经理、测试组长对测试人员的测试执行质量出具数据度量。 ●交付质量主要为新需求的交付质量出具数据度量。三者可单独使用，也可结合使用。

2软件质量指标 2.1需求功能点覆盖率【需求覆盖率】：计算测试用例总数之和除以与之一一对应的功能点数之和，主要查看是否有功能点遗漏测试的情况。【公式】：∑测试用例数（个） / ∑功能点（个）说明：用例覆盖需求矩阵，一个需求对应多个功能点。【数据来源】：《联通集中集团客户业务支撑系统销售管理用户需求说明书》《联通集中集团客户业务支撑系统销售管理需求跟踪矩阵》【计算结果】需求覆盖率=113/8=14.13 2.2用例执行覆盖率【用例执行覆盖率】：计算测试用例执行总数除以与之一一对应的测试数之和，主要查看是否有测试用例执行遗漏或有效的情况。【公式】：∑执行的测试用例个数（个） / ∑测试用例个数（个）*100% 【数据来源】：《iSMS测试进度跟踪表》【计算结果】：用例执行覆盖率=100%

软件质量度量指标v

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4.1 加载回退率错误!未定义书签。软件质量指标度量错误!未定义书签。 2软件质量指标 2 .1?需求功能点覆盖率？错误味定义书签。 2 .2?用例执行覆盖率潴误味定义书签。 2 .3?缺陷修复率（截至于**年*月*日）?错误!未定义书签。 2.4?缺陷遗留个数（截至于* *年*月*日）?错误味定义书签。 27?缺陷密度及收敛 3测试过程质量指标？错误!未定义书签。 3. 1 缺陷探测率 3 .2?有效缺陷率11? 4. 2 故障回退率 1综述 1.1 编写目的？错误!未定义书签。 1.2 阅读指南？错误!未定义书签。错误!未定义书签。 2 .5?缺陷分布统计（模块缺陷率）错误!未定义书签。 2.6 缺陷分布统计（严重缺陷率）错误!未定义书签。错误!未定义书签。错误!未定义书签。 3.1 用例执行效率错误!未定义书签。 3.2 缺陷发现率12? 4?交付质量指标错误!未定义书签。错误!未定义书签。

5?版本说明?错误!未定义书签。作者:

1综述 1.1编写目的本文档主要为测试经理、测试组长/测试人员、技术负责人、项目经理、开发人员等提供软件质量、测试质量、交付质量等衡量依据。通过不同指标的目标设定、过程跟踪、结果分析，为当期被测产品的质量提供可参考的数据，也为后续测试提供数据的基础积累，并作为制定方法流程的依据。 1.2阅读指南软件测试质量指标主要针对研发项目、商务项目被测产品出具数据度量。测试过程质量指标主要为测试经理、测试组长对测试人员的测试执行质量出具数据度量。交付质量主要为新需求的交付质量出具数据度量。三者可单独使用，也可结合使用。

软件开发度量及考核方法

软件开发度量及考核方法一、引言如果要提高软件开发人员的开发质量，必须有相应的考核制度，有了制度后才能推动开发人员想方设法改善自已的开发质量。虽然目前很多公司有这方面的绩效考核，但是由于软件开发行业的特殊性，大多数公司没有对软件开发的过程进行细粒度的度量，所以不能依据有效的度量数据来考核开发人员的工作绩效，大部份只是凭考核人主观意志来考核，不能形成对被考核人有效的说服力。所以根据以前经验和相关的资料编写了适用于本部门的度量和考核方法。该考核方法是技术支持部软件开发人员和测试人员的试行版本。二、目的对软件开发的过程所产生的软件项的质量和过程进行定量的评价，用评价的结果指导软件的开发过程，不断地提高软件开发质量水平，并依据度量记录来考核软件开发人员的工作绩效。三、考核实施办法 1、定义 1.1 、软件项包括 1）、技术文档："软件工程产品集"所确定的配置项。主要包括：用户需求文档、需求分析文档、概要设计文档、详细设计文档、开发计划、测试文档、用户手册、总结报告等。 2）、计算机程序。 1.2 、度量数据的来源 1）、项目计划：过程度量中及时度考核数据的主要依据。 2）、测试文档：计算机程序质量考核数据主要依据。 3）、软件维护记录：主要是指软件产品投入用户使用后产生的软件维护记录。

2、质量度量 2.1度量指标主要根据各类软件项检查表的检查指标来确定。例如，详细设计说明书检查表有10个检查指标，则根据具体项目检查侧重点不同，可从中选择相应的检查指标作为度量指标。（本文末尾附了各工作阶段的考核检查指标表） 2.2质量等级 1）软件项的质量等级的确定根据度量综合指标进行。 2）度量综合指标计算公式为： Total =刀QiMi。 3）其中i=1,2,...n 代表指标数量； 4）Q代表度量的指标； 5）M代表度量的指标Q在整个指标体系中所占的权重系数，对不同的开发项目可能不同，此系数根据开发的不同着重点给出。

幸福指数的评价与量化模型

承诺书我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则. 我们完全明白，在做题期间不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守选拔规则，以保证选拔的公正、公平性。如有违反选拔规则的行为，我们将受到严肃处理。我们选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： A 队员签名：1. 2. 3. 日期： 2011年 8月 18 日

编号专用页评阅编号（评阅前进行编号）：

幸福感的评价与量化模型摘要幸福感是一种心理体验，它既是对生活的客观条件和所处状态的一种事实判断，又是对于生活的主观意义和满足程度的一种价值判断。而幸福指数，就是衡量社会这种感受具体程度的主观指标数值。在建立幸福指数的过程中对于问题一：我们采用层次模型，首先根据主观将附表所给的18个数据分为5个类别（身心健康、物质条件、人际关系、社会环境、自我价值实现）。然后，采用加权平均的方法对主观指标进行分值量化（采取5到0分赋值法）得到根据生活经验个人和政府可作为程度等因素建立比较判断矩阵，利用层次分析法由matlab 求出每一级对上一级的权重向量由此我们得到了第一层指标的分值向量F 和权重向量W ，由他们相乘可得主观幸福值： *H F W =3.3721 说明当前网民还是比较幸福的，基本符合现状。问题二：在问题一所建立的模型的基础上，我们通过网上查找资料，分别以某地的教师和学生的调查问卷为样本，采用合成幸福法建立数学模型。合成幸福法的思路是首先将幸福指数指标体系中的各个指标量化（百分制），再根据因子分析法确定各个指标在整个体系中的权重,求解过程我们主要利用因子分析中的共同度这个概念，来求各个指标的权重， i b = 2 1 i n i i H H =? 然后根据各个指标的重要性合成幸福指数，建立该第区的幸福指数数学模型。通过计算测评指标对幸福指数的权重大小，我们得出了该地区教师和学生的幸福指数分别为69.3452和71.1856，和对当地调查的结果基本一致，表明模型是可用的。问题三：我们对于以上两个模型进行了综合评价论证其有缺点提出改进建议，并对对模型的适用性进行了分析。问题四：我们综合以上内容，根据影响幸福指数的主要因素，写信给校领导提出了一些建议，来提高师生们的幸福感。关键词：幸福指数、层次分析法、加权平均法、因子分析

软件质量度量分析与研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/4e5170938.html, 软件质量度量分析与研究作者：余为峰,黄松来源：《电脑知识与技术》2010年第18期摘要:随着软件的复杂性日益增长, 软件开发的周期以及费用也日益增长,软件质量的保证与提高越来越成为了人们高度重视的问题。解释了软件质量的概念和质量模型的发展阶段,分析了软件质量度量的过程以及度量的验证与预测,提出了几种针对软件质量的度量方法,最后对软件质量的度量做了相关的展望。关键词:软件质量;度量;质量度量模型;度量验证中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)18-5106-03 Analysis and Research of Software Quality Metrics YU Wei-feng, HUANG Song (Software Test and Evaluation Center for Military Training, Institute of Command Automation, PLA University of Science & Technolog, Nanjing 210007, China) Abstract: As the complexity of software is increasing, the cycle of software development and cost are also increasing. And people have paid more and more attention to the question that how to assure and improve the software quality. This paper not only explains the definition of software quality and developing phases of quality model, but also analyses the process of software quality metrics and validation of quality metrics. At the same time, it introduces several methods of software quality metrics. Finally, related future trends of research in this field is listed. Key words: software quality; metrics; quality metrics model; metrics validation 在过去几十年里,因为软件的质量问题而导致整个系统发生失效的事例屡见不鲜,进而给人类生命安全和环境造成了巨大的损失。20世纪80年代,美国有两个系统,耗资5600万美元的Univac联合航空订票系统和耗资2.17亿美元的高级后勤系统都因在交付使用后发现不满足要求而被迫进行重新研制[1];而在1996年6月,在阿丽亚娜5号火箭首次发射后不到一分钟的时间内,就因为软件故障问题致使火箭发生了爆炸,导致了巨大的经济损失和相应计划的延迟[2]。因此软件的质量问题已引起了人们的极度重视,软件质量的度量问题自然也得到重视。

人力资源量化分析

人力资源量化分析标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

人力资源量化分析－支持人力资源战略转型与科学规划的坚强后盾摘要：在全球激烈竞争的背景下，企业的持久核心竞争优势归根结底是人力资源特别是人力资本的竞争。如何将人力资源从成本转变为资本，如何开发、保持并传承企业优势人力资源，是企业进行人力资源战略转型和科学进行人力资源规划需要重点思考的问题。对于人力资源现状的分析，传统的定性分析给企业带来的价值越来越少，而人力资源的量化分析将用铁证如山般的事实数据来作为制定人力资源战略和规划的坚强后盾，推动人力资源的角色转变，为企业开发优势的人力资本，创造更大的价值。本文基于此，从人力资源的业务指标、运营指标和金额侧分析指标三个角度构建量化模型，并运用模型对人力资源规划进行了分析。关键词：人力资源量化、人力资源战略、人力资源规划当你问某一个企业负责人他企业有多少员工，可能他只能告诉你一个大概数。如果你进一步问他企业的人工成本、培训经费，也许他只能请你去问问人力资源经理了。令你更吃惊的是人力资源经理也不能准确的回答你的问题，只能敷衍地说去找具体负责这一工作的人。结果负责招聘、培训、薪酬的人哆哆嗦嗦，半天也说不出一个具体的数字，只能说一些大概、估计、也许之类的数据。质问他们为什么答案大体是人员变动太快，统计口径不一致，没有人力资源信息系统，统计量太大等等。这不是个别现象，在很多天天嚷着“以人为本”的企业，连自己的人才“家底”都不了解的时候，怎么去谈人力资源的规划怎么去制定科学合理的人力资源规划怎么去谈“人尽其才，才尽其用”正如部队打战，作为统帅，你要知道你手里有多少兵，有多少将，有多少可用之才。这些人员如何配备，如何才能充分利用人才提高战斗力。要随时掌握部队的人员变化，作战部队有多少，后勤部队有多少，人员是否配备合理。作为企业负责人，你首先要了解本企业员工的总数及变化情况，每个月人员的变动情况要及时通报。各部门的人员编制是否合理，如何将人力资源管理与公司战略更加紧密的结合等。