Prognosen om felbenägna moduler fortsätter att väcka intresse på grund av den betydande inverkan den har på kvalitetssäkringen av programvara. Ett av de viktigaste målen med sådana tekniker är att exakt förutsäga modulerna där fel sannolikt kommer att gömma sig så tidigt som möjligt under utvecklingscykeln. Design, kod, och senast, kravmått har framgångsrikt använts för att förutsäga felprone moduler. Målet med detta papper är att jämföra prestanda av prediktiva modeller som använder design-nivå mått med dem som använder kod-nivå mått och de som använder båda. Vi analyserar tretton datauppsättningar från NASA Metrics Data Program som erbjuder design samt kodmått. Med hjälp av en rad modelleringsmetoder och statistiska signifikanstester, bekräftade vi att modeller som byggts från kodmått vanligtvis överträffar designmått baserade modeller. Båda typerna av modeller visar sig dock vara användbara eftersom de kan konstrueras i olika projektfaser. Kodbaserade modeller kan användas för att öka prestandan hos modeller på konstruktionsnivå och därmed öka effektiviteten vid tilldelning av verifierings- och valideringsaktiviteter sent i utvecklingscykeln. Vi drar också slutsatsen att modeller som använder en kombination av design- och kodnivåmått överträffar modeller som använder antingen den ena eller den andra metriska uppsättningen.
REF som jämförde prestandan hos konstruktions- och kodmått i felförutsägelsemodeller.
Comparing design and code metrics for software quality prediction
{'venue': "PROMISE '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}