软件过程基础_PROBE.pdf

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1、软件过程基础BasisofSoftwareProcess第四讲：PROBE估算Lecturefour:EstimatingwithPROBE北京航空航天大学计算机学院吴超英2015年3月内部参考教材请勿翻印主题Topics估算的准确性Estimatingaccuracy预测区间Thepredictioninterval对代理数据进行组织Organizingproxydata根据有限数据进行估算Estimatingwithlimiteddata估计准确性Estimatingaccuracy估算中的注意事项Estimatingconsiderati

2、ons2举例：上一讲回顾Example,reviewlastlecture上一讲，提到估算概念设计的部件规模首先要确定部件类型然后判断每个部件的项（方法）数以及这些项相对的规模。一旦知道一个项的规模是非常小（VS）、小（S）、中（M）、大（L）、还是非常大（VL）之后表5.1（参见77页）的表查询项的规模了。3举例：上一讲引用：C++类规模区间Example,C++ClassSizeRangesLOCperitemTypeVSSMLVLCalculation2.345.1311.2524.6654.04Data2.604.798.8416.3130

3、.09I/O9.0112.0616.1521.6228.93Logic7.5510.9815.9823.2533.83Set-up3.885.046.568.5311.09Text3.758.0017.0736.4177.664举例-部件估算与实际Example-componentestimateandactual部件附加估算值（计划时）实际值（完成时）类型项数相对规模规模规模项数矩阵数据13M11513614线性系统计算8L19722611链表数据3L49重用54重用3控制逻辑482总共PA3614645P906回顾-估计与实际程序规模的回归线Revie

4、w-regressionLineforProgramSize27C++programs800700600500400300200100ActualAddedandModifiedSize00100200300400500EstimatedClassSize7回顾-回归公式Review-regressionformula我们用21个数据库项目上的数据。数据的趋势线是通过线性回归的方法计算出来的。产生一条拟和数据的线。趋势线（或回归线）有下面的公式表达：开发时间=β0+β1*估算规模=0.17+1.53*80=122.57其中，β0=0.17，β1=1.53。

5、β的值使用本章中描述的PROBE方法计算得到，而且从数学角度上来看，它们也最能代表数据的趋势。β1的值表示平均开发每个数据库元素所需的时间，即大约每个元素1.5小时；β0的值表示初始时间。换句话说，对于一个没有元素的项目，开发时间是0.17小时，即大约10分钟。对于较大的项目，那么就需要对每个元素增加1.5小时。81估算的准确性Estimatingaccuracy使用PROBE方法，估算的质量直接取决于历史数据的质量。UsePROBEmethod,thequalityofestimationdependsdirectlyonthequalityofh

6、istoricaldata.-通过PSP练习，将学会使用几种不同的过程并且学会一些新的方法。因为这些变化很可能引起具体执行时的波动，所以估算的质量也可能会相应地波动。估算的质量还依赖于数据和程序的相符程度。如上页图中所示.Thequalityofestimationalsoreliesontheconformdegreeofdataandprograms.-例如，如果改变设计方法，编一个较大的程序，或开发一种不熟悉的应用，历史数据可能不能帮助制作一个准确地计划。在此情况下，应该认识到可能会有较高的估算误差。Inthiscase,weshouldreali

7、zethatmayhavehigherestimateerror.92预测区间ThePredictionInterval预测区间提供了一个估算的可能范围Thepredictionintervalprovidesalikelyrangearoundtheestimate.一个70%的预测区间提供了一个范围，实际数据有70%的可能性在这个范围内A70%predictionintervalgivestherangewithinwhichtheactualsizewilllikelyfall70%ofthetime.预测区间是一个预期范围，不是一个预测The

8、predictionintervalisnotaforecast,