2.1. Вычисляется величина среднего квадратического отклонения для всей выборки измерений (изделий) по формуле ,
где - измеренное значение сопротивления резистора;
- количество измерений (изделий) в выборке;
-математическое
ожидание.
2.2. Определяется доверительный интервал для математического ожидания по формуле
,
где - коэффициент Стьюдента, определяемый по табл.П.1.1 для данного распределения при доверительной вероятности 0,9.
2.3. Вычисляются
границы для
.
Нижняя граница
=
+
,
верхняя граница
=
-
2.4. В каждой группе определяется количество измерений (изделий), вышедших за пределы нижней или верхней границы. Именно они и принимаются за дефекты и заносятся в табл.4.1.
2.5. Если оказалось, что дефектов слишком мало (менее 10% от объема выборки n) или велико (более 20% от объема выборки n), то берется соответственно меньший или больший уровень доверительной вероятности Р и определяются границы, так чтобы выполнилось указанное условие.
3. По формулам п. 4.1 последовательно рассчитываются и строятся p, np и u-карты.
3. Проводится анализ контрольных карт и делаются соответствующие выводы.
3. 3. Содержание отчета
Отчет должен содержать таблицы результатов измерений и расчетов и необходимые графики. Все они должны иметь названия и ссылки с пояснениями в тексте. Отчет имеет следующую структуру:
Цель работы.
1. Теоретическая часть.
2. Практическая часть.
2.1. Результаты измерений (должна быть приведена таблица результатов измерений).
2.2. Обработка результатов измерений.
2.2.1. Расчет и
построение
- контрольной карты средних значений.
2.2.1. Расчет и
построение
- контрольной карты размахов.
2.2.1. Расчет и
построение
- контрольной карты средних квадратических
отклонений.
Выводы
4. Контрольные вопросы
1. В чем заключается отличие карт контроля по количественному признаку от карт контроля по альтернативному признаку?
2. Перечислить карты контроля по альтернативному признаку и для чего они применяются.
3. Привести порядок расчета и построения p-карты.
4.Привести порядок расчета и построения np-карты.
5.Привести порядок расчета и построения u-карты.
6. Какой технологический процесс является статистически контролируемым (находится под статистическим контролем)?
7. Что понимается под стабильностью в статистическом смысле?
8. В чем заключается основная цель применения контрольных карт?
Литература
1. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.
2. Смирнов Н.В., Дудин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М.: Наука, 1965.
3. Обзор «Просто о сложном. Введение в статистический контроль качества производственного процесса». Серия: Все о качестве. Зарубежный опыт. Вып.11. М.: 1999г.
Метрология программного обеспечения (ПО) – дисциплина, изучающая проблемы оценивания метрических характеристик качества ПО на этапах от разработки спецификаций до завершения отладки и тестирования программного продукта. В курсе рассматриваются критерии, характеристики и метрики качества ПО; особый упор делается на характеристики корректности, надежности и сложности программ. Изучаются формальные модели и методы оценивания как статических, так и динамических характеристик качества ПО, позволяющие на различных стадиях разработки выявлять просчеты и дефекты программного изделия. Рассматриваются инструментальные средства поддержки и автоматизации измерения характеристик ПО.
Лабораторная работа №5
Расчет характеристик качества разработки программ
Оценка сложности программ.
Метрики Холстеда для определения размера программ
ЦЕЛЬ РАБОТЫ: изучение методов оценки метрических характеристик качества программных продуктов. Приобретение практических навыков по оценке сложности программных продуктов.
1. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ
Существует множество разных подходов к оценке качества программ. С одной стороны, оценить качество объективно может только пользователь (причем такая оценка трудно формализуется). С другой – обеспечить необходимый уровень качества может только разработчик, добившись определенных характеристик конструкции и технологии создания программ. Эти характеристики также трудно формализуются и практически не соответствуют оценкам пользователей.
Взаимосвязь этих двух процессов возможна лишь при наличии формализованной модели оценки качества ПО и факторов его определяющих.
Качество ПО – это совокупность свойств, определяющих полезность изделия (программы) для пользователей в соответствии с функциональным назначением и предъявленными требованиями.
Оценка качества включает в себя два основных этапа: 1) получение информации о фактическом состоянии контролируемого объекта; 2) сопоставление этой информации с предъявленными требованиями, т.е.установление факта соответствия реальных свойств с требуемыми.
Следовательно, необходимо располагать некоторой системой измеряемых показателей качества, которая позволила бы сформулировать требования и контролировать их выполнение в процессе разработки ПО. Как правило, для построения такой оценки применяются иерархические многоуровневые модели. Позволяющие: 1) предоставить максимум информации непосредственным исполнителям, для выявления причин ухудшения той или иной характеристики качества; 2)определять требования к ПО на самых ранних стадиях разработки. Здесь важно отметить простоту формулировок и понятность требований
С иерархическими многоуровневыми моделями связано несколько определений:
Свойство программы - это её объективные особенности, проявляющиеся при её разработке, эксплуатации и (или) сопровождении.
Показатель качества программы – это понятие, отражающее определённую часть свойств программы и поддающееся интуитивной оценке.
Характеристика качества программы – это понятие, отражающее отдельные факторы (свойства), влияющие на качество программы и поддающиеся измерению.
Критерий качества – это численный показатель, характеризующий степень, в которой программе присущи оцениваемые свойства.
Основные требования к критериям качества ПО:
Критерий должен численно характеризовать основную целевую функцию программы.
Критерий должен обеспечивать возможность определения затрат (не только денежных), необходимых для достижения требуемого уровня качества, а также степени влияния на показатель качества различных внешних факторов.
Критерий должен быть по возможности простым, хорошо измеримым и иметь малую дисперсию.
Примеры критериев: Сложность, корректность, надёжность, трудоёмкость
Примеры свойств: число строк программы, количество точек входа, время подготовки исходных данных, общее время работы, время выдачи выходных результатов, количество разработчиков.
Примеры свойств программ: субъективные свойства (время ввода исходных данных), объективные (количество операторов, количество строк, время работы программы).
Характеристики: субъективная характеристика (удобство интерфейса), объективная характеристика (точность результата).
Для измерения характеристик и критериев качества необходим соответствующий математический аппарат.