SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  13
Усовершенствование
статистического метода
проверки полноты тестов
устройств и программ
Басок Б.М., Гречин А.А.
Московский государственный технический университет
радиотехники, электроники и автоматики
г. Москва
Статистический способ
определения полноты тестов

P

B
N

•

P – полнота теста T

•

B – отказы, выявляемые тестом T из N возможных отказов
заданного класса

h

b
n

•

h – статистическая полнота теста T

•

b – отказы, выявляемые тестом T из n возможных отказов

•

n – случайная выборка из N (n ⊂ N)
Статистический способ
определения полноты тестов

P h

p

p (1 p )
g
n

•

Φ(g) – интеграл вероятности

•

Для p=(1-p)=0,5 (худший случай) и g=2

•

2 (g) 1

при n=400 получим:

P h

p

0,05

0,95
Усовершенствование статистического
метода проверки полноты тестов

• Ускорение – метод кратных отказов

• Уточнение – совместный анализ
результатов оценки полноты тестов
модулей и тестов системы
Определение размера группы Gi
при анализе теста i

MinM (Yi ) min
G
i

Gi

Ni
Gi

Pi Gi

Ni
Gi

•

M(Yi) – математическое ожидание количества прогонов
теста i

•

Ni – количество не выявленных дефектов перед тестом i

•

Li – количество дефектов, обнаруженных тестом i

Pi

1

C

Gi
N i Li

C

Gi
Ni

Li
Li

i 1
k 1

Lk

i 1

1

1

,i 1
Определение размера группы Gi
при анализе теста i

1
F (Gi ) min
1
G
Gi
i
для Li

Gi

Ni
Li

Gi
j 1

Ni

Li 1
Ni

Ni

Ni
Li 1

j 1
j 1
Статистика прогонов тестов
для одиночных отказов
Номер
теста

Кол-во
отказов

Размер
группы

Кол-во
групп

Кол-во
выявл.
групп

Кол-во
выявл.
отказов

Всего
прогонов

1

400

1

400

66

66

400

2

334

1

334

5

5

334

3

329

1

329

2

2

329

4

327

1

326

1

1

327

5

318

1

318

9

9

318

Итого

1708
Статистика прогонов тестов
для кратных отказов
Номер
теста

Кол-во
отказов

Размер
группы

Кол-во
групп

Кол-во
выявл.
групп

Кол-во
выявл.
отказов

Всего
прогонов

1

400

3

134

55

66

299

2

334

3

112

5

5

127

3

329

9

37

2

2

55

4

327

10

33

1

1

43

5

318

10

33

8

9

113

Итого

637
Выводы по экспериментальным
данным
• Средняя статистическая полнота
тестов: 21%
• Выигрыш по отношению к прогонам с
одиночными отказами: 2,7 раза
• Эффективный порог полноты
анализируемого теста: 30% - 40%
Повышение статистической полноты тестов
модулей программ и устройств

i
m

P

i
vm

(n

i
vms

n )
N im

(i 1, k )

•

Pim – статистическая полнота тестов модуля i

•

nivm – количество дефектов модуля i, обнаруженных тестами
модуля i

•

nivms – количество дефектов модуля i, обнаруженных
тестами системы и не обнаруженных тестами модуля i

•

Nim – статистическая выборка отказов для модуля i
Повышение статистической полноты
интеграционных тестов программ и устройств
k

i
vsm

( n
Ps

i 1

nvs )

Ns

•

Ps – статистическая полнота тестов системы

•

nivsm – количество дефектов системы, обнаруженных
тестами модуля i

•

nvs – количество дефектов системы, обнаруженных тестами
системы

•

Ns – статистическая выборка отказов системы
Выводы по экспериментальным
данным

• Интеграционные тесты выявляют не
менее 10% из не выявленных тестами
модулей отказов-мутантов
Спасибо за внимание!

basok@mirea.ru
grechin@mirea.ru

Contenu connexe

Plus de Iosif Itkin

Using Cluster Analysis for Characteristics Detection in Software Defect Reports
Using Cluster Analysis for Characteristics Detection in Software Defect ReportsUsing Cluster Analysis for Characteristics Detection in Software Defect Reports
Using Cluster Analysis for Characteristics Detection in Software Defect Reports
Iosif Itkin
 

Plus de Iosif Itkin (20)

20 Simple Questions from Exactpro for Your Enjoyment This Holiday Season
20 Simple Questions from Exactpro for Your Enjoyment This Holiday Season20 Simple Questions from Exactpro for Your Enjoyment This Holiday Season
20 Simple Questions from Exactpro for Your Enjoyment This Holiday Season
 
Testing the Intelligence of your AI
Testing the Intelligence of your AITesting the Intelligence of your AI
Testing the Intelligence of your AI
 
EXTENT 2019: Exactpro Quality Assurance for Financial Market Infrastructures
EXTENT 2019: Exactpro Quality Assurance for Financial Market InfrastructuresEXTENT 2019: Exactpro Quality Assurance for Financial Market Infrastructures
EXTENT 2019: Exactpro Quality Assurance for Financial Market Infrastructures
 
ClearTH Test Automation Framework: Case Study in IRS & CDS Swaps Lifecycle Mo...
ClearTH Test Automation Framework: Case Study in IRS & CDS Swaps Lifecycle Mo...ClearTH Test Automation Framework: Case Study in IRS & CDS Swaps Lifecycle Mo...
ClearTH Test Automation Framework: Case Study in IRS & CDS Swaps Lifecycle Mo...
 
EXTENT Talks 2019 Tbilisi: Failover and Recovery Test Automation - Ivan Shamrai
EXTENT Talks 2019 Tbilisi: Failover and Recovery Test Automation - Ivan ShamraiEXTENT Talks 2019 Tbilisi: Failover and Recovery Test Automation - Ivan Shamrai
EXTENT Talks 2019 Tbilisi: Failover and Recovery Test Automation - Ivan Shamrai
 
EXTENT Talks QA Community Tbilisi 20 April 2019 - Conference Open
EXTENT Talks QA Community Tbilisi 20 April 2019 - Conference OpenEXTENT Talks QA Community Tbilisi 20 April 2019 - Conference Open
EXTENT Talks QA Community Tbilisi 20 April 2019 - Conference Open
 
User-Assisted Log Analysis for Quality Control of Distributed Fintech Applica...
User-Assisted Log Analysis for Quality Control of Distributed Fintech Applica...User-Assisted Log Analysis for Quality Control of Distributed Fintech Applica...
User-Assisted Log Analysis for Quality Control of Distributed Fintech Applica...
 
QAFF Chicago 2019 - Complex Post-Trade Systems, Requirements Traceability and...
QAFF Chicago 2019 - Complex Post-Trade Systems, Requirements Traceability and...QAFF Chicago 2019 - Complex Post-Trade Systems, Requirements Traceability and...
QAFF Chicago 2019 - Complex Post-Trade Systems, Requirements Traceability and...
 
QA Community Saratov: Past, Present, Future (2019-02-08)
QA Community Saratov: Past, Present, Future (2019-02-08)QA Community Saratov: Past, Present, Future (2019-02-08)
QA Community Saratov: Past, Present, Future (2019-02-08)
 
Machine Learning and RoboCop Testing
Machine Learning and RoboCop TestingMachine Learning and RoboCop Testing
Machine Learning and RoboCop Testing
 
Behaviour Driven Development: Oltre i limiti del possibile
Behaviour Driven Development: Oltre i limiti del possibileBehaviour Driven Development: Oltre i limiti del possibile
Behaviour Driven Development: Oltre i limiti del possibile
 
2018 - Exactpro Year in Review
2018 - Exactpro Year in Review2018 - Exactpro Year in Review
2018 - Exactpro Year in Review
 
Exactpro Discussion about Joy and Strategy
Exactpro Discussion about Joy and StrategyExactpro Discussion about Joy and Strategy
Exactpro Discussion about Joy and Strategy
 
FIX EMEA Conference 2018 - Post Trade Software Testing Challenges
FIX EMEA Conference 2018 - Post Trade Software Testing ChallengesFIX EMEA Conference 2018 - Post Trade Software Testing Challenges
FIX EMEA Conference 2018 - Post Trade Software Testing Challenges
 
BDD. The Outer Limits. Iosif Itkin at Youcon (in Russian)
BDD. The Outer Limits. Iosif Itkin at Youcon (in Russian)BDD. The Outer Limits. Iosif Itkin at Youcon (in Russian)
BDD. The Outer Limits. Iosif Itkin at Youcon (in Russian)
 
Sibos 2017: Disruptive functional testing - the next frontier in post-trade s...
Sibos 2017: Disruptive functional testing - the next frontier in post-trade s...Sibos 2017: Disruptive functional testing - the next frontier in post-trade s...
Sibos 2017: Disruptive functional testing - the next frontier in post-trade s...
 
Using Cluster Analysis for Characteristics Detection in Software Defect Reports
Using Cluster Analysis for Characteristics Detection in Software Defect ReportsUsing Cluster Analysis for Characteristics Detection in Software Defect Reports
Using Cluster Analysis for Characteristics Detection in Software Defect Reports
 
EXTENT-2017: Testing in Distributed Ledger Systems
EXTENT-2017: Testing in Distributed Ledger SystemsEXTENT-2017: Testing in Distributed Ledger Systems
EXTENT-2017: Testing in Distributed Ledger Systems
 
EXTENT-2017: Independent QA in Agile
EXTENT-2017: Independent QA in AgileEXTENT-2017: Independent QA in Agile
EXTENT-2017: Independent QA in Agile
 
EXTENT-2017: Re-Engineering Capital Market Business Models to Use Different T...
EXTENT-2017: Re-Engineering Capital Market Business Models to Use Different T...EXTENT-2017: Re-Engineering Capital Market Business Models to Use Different T...
EXTENT-2017: Re-Engineering Capital Market Business Models to Use Different T...
 

TMPA 2013 Basok: On Improving the Statistical Method of Assessing Test Coverage for Programs and Devices

  • 1. Усовершенствование статистического метода проверки полноты тестов устройств и программ Басок Б.М., Гречин А.А. Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики г. Москва
  • 2. Статистический способ определения полноты тестов P B N • P – полнота теста T • B – отказы, выявляемые тестом T из N возможных отказов заданного класса h b n • h – статистическая полнота теста T • b – отказы, выявляемые тестом T из n возможных отказов • n – случайная выборка из N (n ⊂ N)
  • 3. Статистический способ определения полноты тестов P h p p (1 p ) g n • Φ(g) – интеграл вероятности • Для p=(1-p)=0,5 (худший случай) и g=2 • 2 (g) 1 при n=400 получим: P h p 0,05 0,95
  • 4. Усовершенствование статистического метода проверки полноты тестов • Ускорение – метод кратных отказов • Уточнение – совместный анализ результатов оценки полноты тестов модулей и тестов системы
  • 5. Определение размера группы Gi при анализе теста i MinM (Yi ) min G i Gi Ni Gi Pi Gi Ni Gi • M(Yi) – математическое ожидание количества прогонов теста i • Ni – количество не выявленных дефектов перед тестом i • Li – количество дефектов, обнаруженных тестом i Pi 1 C Gi N i Li C Gi Ni Li Li i 1 k 1 Lk i 1 1 1 ,i 1
  • 6. Определение размера группы Gi при анализе теста i 1 F (Gi ) min 1 G Gi i для Li Gi Ni Li Gi j 1 Ni Li 1 Ni Ni Ni Li 1 j 1 j 1
  • 7. Статистика прогонов тестов для одиночных отказов Номер теста Кол-во отказов Размер группы Кол-во групп Кол-во выявл. групп Кол-во выявл. отказов Всего прогонов 1 400 1 400 66 66 400 2 334 1 334 5 5 334 3 329 1 329 2 2 329 4 327 1 326 1 1 327 5 318 1 318 9 9 318 Итого 1708
  • 8. Статистика прогонов тестов для кратных отказов Номер теста Кол-во отказов Размер группы Кол-во групп Кол-во выявл. групп Кол-во выявл. отказов Всего прогонов 1 400 3 134 55 66 299 2 334 3 112 5 5 127 3 329 9 37 2 2 55 4 327 10 33 1 1 43 5 318 10 33 8 9 113 Итого 637
  • 9. Выводы по экспериментальным данным • Средняя статистическая полнота тестов: 21% • Выигрыш по отношению к прогонам с одиночными отказами: 2,7 раза • Эффективный порог полноты анализируемого теста: 30% - 40%
  • 10. Повышение статистической полноты тестов модулей программ и устройств i m P i vm (n i vms n ) N im (i 1, k ) • Pim – статистическая полнота тестов модуля i • nivm – количество дефектов модуля i, обнаруженных тестами модуля i • nivms – количество дефектов модуля i, обнаруженных тестами системы и не обнаруженных тестами модуля i • Nim – статистическая выборка отказов для модуля i
  • 11. Повышение статистической полноты интеграционных тестов программ и устройств k i vsm ( n Ps i 1 nvs ) Ns • Ps – статистическая полнота тестов системы • nivsm – количество дефектов системы, обнаруженных тестами модуля i • nvs – количество дефектов системы, обнаруженных тестами системы • Ns – статистическая выборка отказов системы
  • 12. Выводы по экспериментальным данным • Интеграционные тесты выявляют не менее 10% из не выявленных тестами модулей отказов-мутантов