度量软件过程——用于软件过程改进统计控制

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1、这是一本有关使用统计过程控制（SPC）及控制图来度量和分析软件过程的书。它揭示了如何利用统计过程控制来度量和分析软件产品与过程的特性，使得对于生产产品的活动可以进行管理、预测、控制和改进，以达到商业和技术目标。PSP：个体软件过程散点图：如图3.4所示，散点图是观察值的分布图，表示了一个变盤相对于另一个变量是如何表现的。绘制散点图通常是探测数据的第一步，也是寻找因果关系的一步，有时候会假定一个变量是因变量，而另一个变最是自变量，但并不一定必须这样。开发工作（人•月〉与规棂（KSLOC）010203040506070规模（上千条可执行源代码行）工作S(人-月)分析过程行为：1）从噪

2、音中分离信号•所有数据都存在偏差：有噪音（随机偏差）和信号（非随机偏差）两部分组成。对提供的数值需要进行过滤，以便把信号从伴随的噪音中分离出来。评价过程稳定性：过程稳定性对任何企业按计划生产产品的能力是关键，对改进过程和生产更好、更具竞争力的产品也很重要。理由如下：1)没有稳定性以及不知道过程能做什么，就无法把度量值中的信号从伴随他们的随机噪音中分离出来，而且这样的度量也很容易导致不适当的行动；2)没有稳定性能的历史记录，不受控制的偏移随时都可能产生。那么对未来状况性能的预测，就没有合理的依据，使将制订的所有计划都是冒险的。3)不了解性能的稳定水平，就没有认清那些提示改进计划的可

3、归属原因的依据；4)没有稳定性就没有可重复的过程作为过程改进的基础。因此，要想根据产品和过程的度量来预测未来的结果，或者把他们作为过程改进的基础，就必须授权保证过程行为是稳定的。X图：平均值图。平均值的变化显示了从一个组到下一个组的中心趋势的观测偏差。R图：值域图。平均值（X图）和值域（R〉平均值（X图）和标准差（S）图单点值和移动值域（XmR>单点值和中值移动值域134移动平均值和移动值域（MAMR）判稳标准：25个点屮没冇一个超出控制限，35个屮冇1个，100个屮冇2个，1000个屮冇3个判异标准：8条，对于软件行业主要是1248准则异常模式：周期性、出现平台（扎堆）、趋势、

4、台阶、粜中（分层）1248准则：四种测试。■测试h—个点落在3〃控制限之外。■浏试2:三个相继的点中至少两个点落在中心线的同一侧，并且距离中心线有两个以上的0单位，■测试3:五个相继的点中至少有四个点落在中心线的同一侧，并旦距离中心线有一个以上的〃单位，-