Задание

Для одной из своих программ рассчитать:

1. уровень комментированности программы (F);

2. теоретическую длину программы ( );

3. Уровень программы, (L, );

4. интеллектуальное содержание (I);

5. Усилие (Е).

Контрольные вопросы

1. Опишите основные метрики оценки стилистики.

2. Основные методики для оценки комментируемости программы. Что считается нормальным уровнем комментируемости программы?

3. Как оценить теоретическую длину программы? Что такое избыточности и несовершенства в программе, как от них избавиться?

4. Как определяется уровень качества программирования? Объясните на примере.

Литература

1. Ван Тассел Д. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ. – М.: Мир, 1985.

2. Изосимов А.В., Рыжко А.Л. Метрическая оценка качества программ. – М.: Издательство МАИ, 1989.

3. Плешаков Г.Н. К схематизации программирования // Программирование. 1986. № 4.

4. Холстед М. Начала науки программирования. - М.: Финансы и статистика, 1981.

Лабораторная работа № 9 Метрики использования языков программирования и технологических средств

ЦЕЛЬ РАБОТЫ: оценить уровень автоматизации программирования основываясь на оценке количества ошибок, сохраняющихся в программе после окончания ее обработки компилятором или другим программным компонентом автоматизации разработки программ.

1. Оценки языка программирования

Для оценки языка программирования существует понятие уровня языка. По аналогии с высказыванием, что уровень программы, реализуемой конкретным алгоритмом, не зависит от использования языка программирования, изменение алгоритма при кодировании на одном и том же языке, в одинаковой степени увеличивая потенциальный объем программы, снижает ее уровень. На этом основании была выдвинута гипотеза о постоянстве для одного языка программирования выражения

λ = LV^*, (1)

где λ – оценка уровня языка; L – уровень программы (см.18лаб.раб.8);V^* - потенциальный объем (см.5 лаб.раб.5).

Учитывая что , можно записать:

λ = L²V. (2)

Метрическая характеристика λ сильно зависит от уровня программы и ее специфики. Поэтому трактовать эту метрику следует как уровень языка программирования в контексте области применения. Только при сравнении со средним значением уровня языка можно сделать вывод о применимости языка программирования к реализации программ данной проблемной области, с одной стороны, и об уровне использования языковых средств – с другой. Оба вывода должны делаться на основании локальных средних значений λ для типологических рядов программ.

2. Уровень автоматизации программирования

Уровень автоматизации программирования можно оценить, основываясь на оценке количества ошибок, сохраняющихся в программе после окончания ее обработки компилятором или другим программным компонентом автоматизации разработки программ.

, (3)

где В – количество ошибок после реализации программы на языке программирования; Е – интеллектуальные усилия при программировании; V – объем программы; 3000 – критический уровень работы по составлению программы.

Появление в языках программирования средств семантического контроля программы (пользовательские типы данных и операторов) потребовало измерения эффективности этих средств. Основным понятием при решении этой задачи является дефект программы.

Дефект программы – это такое искажение текста программы, по сравнению с эталонной, которое не обнаруживается при компиляции, но существенно влияет на исход выполнения программы.

Следует отметить, что дефект программы может быть и не обнаружен при выполнении программы на определённом множестве исходных данных. Поэтому вводится понятие множества всех потенциальных дефектов D и числа этих дефектов d.

Выдвигается гипотеза, согласно которой количество ошибок в программе прямо пропорционально d. Тогда для какого-либо средства статистического семантического контроля можно вычислить показатель его эффективности:

(4)

где R₁ – количество ошибок в программе, полученное без использования этого средства; R₂ – количество ошибок в программе, полученное с использованием данного средства; d₁ – количество дефектов в программе, полученное без использования этого средства; d₂ – количество дефектов в программе, полученное с использованием данного средства.

Теперь необходимо количественно оценить d₁ и d₂. При оценке количества возможных дефектов, возникающих в тексте программы, оцениваются все случаи замены операторов, операндов и типов, приводящие к изменению смысла алгоритма.

Количество дефектов для средств контроля типов данных определится как:

d_тип = d_т + d_N1 + d_N2 (5)

где d_т – количество дефектов от возможной замены типов; N₁ – количество дефектов от возможной кодов операндов; N₂ – количество дефектов от возможной кодов операторов.

Таким образом, взяв за основу сравнения полное отсутствие контроля типов данных, эффективность средства контроля типов данных можно оценить по формуле

(28)

где - число типов данных в программе; N1 – общее число операторов в программе; N2 – общее число операндов в программе; η₁ – словарь операторов; η₂ – словарь операндов.

Более корректным будет при использовании данной метрики для оценки количества дефектов от возможной замены типов данных d_т применять функцию не количества типов, различаемых более развитым средством семантического контроля, а количества разновидностей операндов неконкретного типа. Оно оценивается как разность объема словаря операндов и количества различаемых данным средством программирования типов данных. Тогда оценка эффективности примет вид:

(6)

где Т_Б – количество типов данных, контролируемых базовым средством программирования; Т_К – количество типов данных, контролируемых дополнительным и базовым средством семантического контроля.

Задание

Для одной из своих программ рассчитать:

1. Уровень языка, ();

2. Количество ошибок после реализации программы на языке программирования (В);

3. Количество дефектов для средств контроля типов данных (d_тип);

4. эффективность средства контроля типов данных ( ).

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

1. Что является оценкой языка программирования?

2. Как определить уровень автоматизации программирования? Что является дефектом программы?

3. От чего зависит эффективность контроля типов данных?

4. Как вы понимаете термины семантический контроль и уровень языка? Как на их основе можно оценить уровень языка программирования?

ЛИТЕРАТУРА

1. Изосимов А.В., Рыжко А.Л. Метрическая оценка качества программ. – М.: Издательство МАИ, 1989.

2. Холстед М. Начала науки программирования. - М.: Финансы и статистика, 1981.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТАБЛИЦЫ

Таблица П.1.1

Значения распределения Стьюдента

n	Доверительная вероятность Р
	0,90	0,95	0,98	0,99	0,999
2	6,31	12,71	31,82	63,68	636,62
3	2,92	4,30	6,97	9,93	31,60
4	2,35	3,18	4,54	5,84	12,92
5	2,13	2,78	3,75	4,60	8,61
6	2,02	2,57	3,37	4,06	6,87
7	1,94	2,45	3,14	3,71	5,96
8	1,90	2,37	3,00	3,50	5,41
9	1,86	2,31	2,90	3,36	5,04
10	1,83	2,26	2,82	3,25	4,78
11	1,81	2,23	2,76	3,17	4,59
12	1,80	2,20	2,72	3,11	4,44
13	1,78	2,18	2,68	3,06	4,32
14	1,77	2,16	2,65	3,01	4,22
15	1,76	2,15	2,62	2,98	4,14
16	1,75	2,13	2,60	2,95	4,07
17	1,75	2,12	2,58	2,92	4,02
18	1,74	2,11	2,57	2,90	3,97
19	1,73	2,10	2,55	2,88	3,92
20	1,73	2,09	2,54	2,86	3,88
∞	1,65	1,96	2,33	2,58	3,29

Таблица П.1.2

Значения ² в зависимости от r и p

	Вероятность Р
	0,99	0,95	0,90	0,80	0,50	0,20	0,10	0,05	0,02	0,01
1	0,00	0,004	0,016	0,064	0,455	1,642	2,71	3,84	5,41	6,64
2	0,02	0,103	0,211	0,446	1,386	3,22	4,60	5,99	7,82	9,21
3	0,115	0,352	0,584	1,005	2,37	4,64	6,25	7,82	9,84	11,34
4	0,297	0,711	1,064	1,649	3,36	5,99	7,78	9,49	11,67	13,28
5	0,554	1,145	1,610	2,34	4,35	7,29	9,24	11,07	13,39	15,09
6	0,872	1,635	2,20	3,07	5,35	8,56	10,64	12,59	15,03	16,81
7	1,239	2,17	2,83	3,82	6,35	9,80	12,02	14,07	16,62	18,48
8	1,646	3,49	3,49	4,59	7,34	11,03	13,36	15,51	18,17	20,1
9	2,09	3,32	4,17	5,38	8,34	12,24	14,68	16,92	19,68	21,7
10	2,56	3,94	4,86	6,18	9,34	13,44	15,99	18,31	21,2	23,2
12	3,57	5,23	6,30	7,81	11,34	15,81	18,55	21,0	24,1	26,2
14	4,66	6,57	7,79	9,47	13,34	18,15	21,06	23,7	26,9	29,1
16	5,81	7,96	9,31	11,15	15,34	20,5	23,54	26,3	29,6	32,0
18	7,02	9,39	10,86	12,86	14,44	22,8	26,0	28,9	32,3	34,8
20	8,26	10,85	12,44	14,58	19,34	25,0	28,41	31,4	35,0	37,6
22	9,54	12,34	14,04	16,31	21,3	27,3	30,8	33,9	37,7	40,3
24	10,86	13,85	15,66	18,06	23,3	29,6	33,2	36,4	40,3	43,0
26	12,20	15,38	17,29	19,82	25,3	31,8	35,6	38,9	42,9	45,6
28	13,56	16,93	18,94	21,6	27,3	34,0	37,9	41,3	45,4	48,3
30	14,95	18,49	20,6	23,4	29,3	36,2	40,26	43,8	48,0	50,9

Таблица П.1.3

Значения функции Лапласа

	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
0,0	0,0000	0,0040	0,0080	0,0120	0,0160	0,0199	0,0239	0,0279	0,0319	0,0359
0,1	0398	0438	0478	0517	0557	0596	0636	0675	0714	0753
0,2	0793	0832	0871	0910	0948	0987	1026	1064	1103	1141
0,3	1179	1217	1255	1293	1331	1368	1406	1443	1480	1517
0,4	1554	1591	1628	1664	1700	1736	1772	1808	1844	1879
0,5	1915	1950	1985	2019	2054	2088	2123	2157	2190	2224
0,6	2257	2291	2324	2357	2389	2422	2454	2486	2517	2549
0,7	2580	2611	2642	2673	2703	2734	2764	2794	2823	2852
0,8	2881	2910	2939	2967	2995	3023	3051	3078	3106	3133
0,9	3159	3186	3212	3238	3264	3289	3315	3340	3365	3389
1,0	3413	3438	3461	3485	3508	3531	3554	3577	3599	3621
1,1	3643	3665	3686	3708	3729	3749	3770	3790	3810	3830
1,2	3849	3869	3888	3907	3925	3944	3962	3980	3997	4015
1,3	4032	4049	4066	4082	4099	4115	4131	4147	4162	4177
1,4	4192	4107	4222	4236	4251	4265	4279	4292	4306	4319
1,5	4332	4345	4357	4370	4382	4394	4406	4418	4424	4441
1,6	4452	4463	4474	4484	4495	4505	4515	4525	4535	4545
1,7	4554	4564	4573	4582	4591	4599	4608	4616	4625	4633
1,8	4641	4649	4656	4664	4671	4678	4686	4693	4699	4706
1,9	4713	4719	4726	4732	4738	4744	4750	4756	4761	4767
2,0	4772	4778	4783	4788	4793	4798	4803	4808	4813	4717
2,1	4821	4826	4830	4834	4838	4842	4846	4850	4854	4857
2,2	4861	4864	4868	4871	4874	4878	4881	4884	4887	4890
2,3	4893	4896	4898	4901	4904	4906	4909	4911	4913	4916
2,4	4918	4920	4922	4925	4927	4929	4931	4932	4934	4936
2,5	4938	4940	4941	4943	4945	4946	4948	4949	4951	4952
2,6	4953	4955	4956	4957	4959	4960	4961	4962	4963	4964
2,7	4965	4966	4967	4968	4969	4970	4971	4972	4973	4974
2,8	4974	4975	4976	4977	4977	4978	4979	4979	4980	4981
2,9	4981	4982	4982	4983	4984	4984	4985	4985	4986	4886
3,0	4986
3,5	4998
4,0	4999

Таблица П.1.4.

Квантили распределения величины d

11	0,7409	0,8899	0,7153	0,9073	0,6675	0,9359
16	0,7452	0,8733	0,7236	0,8884	0,6829	0,9137
21	0,495	0,8631	0,7304	0,8768	0,6950	0,9001
26	0,7530	0,8570	0,7360	0,8686	0,7040	0,8901
31	0,7559	0,8511	0,7404	0,8625	0,7110	0,8827
36	0,7583	0,8468	0,7440	0,8578	0,7167	0,8769
41	0,7604	0,8436	0,7470	0,8540	0,7216	0,8722
46	0,7621	0,8409	0,7496	0,8508	0,7256	0,8682
51	0,7636	0,8385	0,7518	0,8481	0,7291	0,8648

Таблица П.1.5.

Значения вероятности Р для вычисления величины

		при
		1%	2%	5%
10	1	0,98	0,98	0,96
11 - 14	1	0,99	0,98	0,97
15 - 20	1	0,99	0,99	0,98
21 - 22	2	0,98	0,97	0,96
23	2	0,98	0,98	0,96
24 - 27	2	0,98	0,98	0,97
28 - 32	2	0,99	0,98	0,97
33 - 35	2	0,99	0,98	0,98
36 - 45	2	0,99	0,99	0,98

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ОБРАЗЕЦ ВЫПОЛНЕНИЯ И ОФОРМЛЕНИЯ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Марийский государственный технический университет

Кафедра ИВС

Лабораторная работа № 2

ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ПРЯМЫХ МНОГОКРАТНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ

Отчет

по лабораторной работе

по дисциплине «Метрология, стандартизация, сертификация»

Выполнил(и):

студент(ы) группы _________

______________ ___________ _______

(ФИО) (подпись) (дата)

______________ ___________ _______

(ФИО) (подпись) (дата)

Проверил:

преподаватель каф. ИВС

______________ ___________ _______

(ФИО) (подпись) (дата)

Йошкар-Ола,

2006 г.

ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ПРЯМЫХ МНОГОКРАТНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ

ЦЕЛЬ РАБОТЫ – приобретение практических навыков по оценке результатов измерений физических величин (контролируемых параметров) и их доверительных интервалов.

1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

(В разделе приводятся основные теоретические сведения в соответствии с методическими указаниями по лабораторной работе №2)

2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

ОБОРУДОВАНИЕ:

1.Универсальный цифровой измеритель-мультиметр типа М 832, М 838.

2. Объект исследований – человек (студент, выполняющий данную работу).

2.1. РЕЗУЛЬТАТЫ ИЗМЕРЕНИЙ

2.1.1. В соответствии с методическими указаниями по лабораторной работе проведены измерения собственного сопротивления – сопротивления студента______________, выполняющего работу.

По заданию преподавателя было проведено 36 измерений сопротивления. Результаты измерений представлены в таблице 1.

2.1.2. Исключаемая систематическая погрешность составляет 30 кОм, неисключаемая =180 кОм (заданы преподавателем). Вторая неисключаемая погрешность определяется по классу точности используемого измерительного прибора или погрешности измерений в заданном диапазоне (сведения об этом приведены в инструкции по эксплуатации к прибору).