Metricas de validacao

Introdução
Medição de software é um elemento-chave na disciplina de engenharia de software em evolução. Este artigo procura identificar alguns dos principais problemas que cercam o processo de medição e as próprias métricas. Métricas são mostrados em vários contextos de modelagem. Medidas de complexidade do software estática são exploradas em conjunto com medidas de complexidade programa dinâmico. Estes dados são então utilizados para identificar regiões de software que são propensas a falhas. Esta informação é então explorada para desenvolver um modelo de complexidade um programa dinâmico para a identificação de falha de software propenso.
Métrica de validação
No esforço para medir e compreender os sistemas de software, muitas métricas de software têm sido desenvolvidos e utilizados sem qualquer compreensão real do que apenas informações das medições está fornecendo. Nesse sentido, as métricas de não ter sido validada. Há dois critérios que uma métrica deve atender para que tenha validade em operações de modelagem.
1. Validade empírica. A métrica deve identificar uma nova fonte de variação não já encontrado em métricas existentes. Isto irá ser evidente na análise de componentes principais. Se somarmos uma nova métrica para um conjunto de métricas existente e, em seguida, executar a análise de componentes principais no set aumentada, um novo fator deve emergir que é nitidamente associada com a nova métrica.
2. Correlacionada com o Critério de Variável. A nova métrica irá contribuir para um aumento significativo na proporção da variação que se observa em uma variável critério. Se estamos a tentar validar uma nova métrica complexidade para a previsão de falhas de software, em seguida, o modelo de previsão de falha de métricas de complexidade de falhas deve ser significativamente melhor com a adição da nova métrica.
Um bom exemplo do processo de validação pode ser encontrado em um trabalho recente de Anger et ai. [1994]. A seguir segue o exemplo resumido.
À medida