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(2) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Métricas: visão geral Fornecem. uma parte importante dos dados. necessários para a administração de um projeto de software Papel . dos números:. Uso correto da informação Especificações, Outros. projetos, diagramas e cronogramas. que não aparecem em documentos. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 3. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Métricas: visão geral Três . aspectos. A importância de um elemento depende do problema Melhor. adotar a precaução a processar todo tipo de informação. . A importância dos registros escritos Informal. . 4. é importante mas não disponível a todos. Números permitem análises, comparações e combinações. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 2.
(3) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Fontes de ruído Na. ciência, trabalha-se com limites. . Máximo da velocidade, mínimo de desperdício;. . Erros de medida podem ser significativos;. . Ruídos podem causar medições erradas.. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 5. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Fontes de Ruído Em. computação:. . CPU usada e quantidade de memória;. . Configuração do software e sistema operacional;. . Velocidade de periféricos e desempenho de seus caches;. . 6. Efeitos causados por outros programas.. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 3.
(4) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Influência do usuário Determinar. como as pessoas agem e identificar. fontes de influência . Capacidade motora e cognitiva;. . Nível de atenção;. . Motivação para realizar a tarefa;. . Problemas como desconforto ou fatores ambientais que reduzam a atenção. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 7. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Influência do Usuário Usuário. testa dois editores de texto. . Editor A – tarefa em 46 minutos. . Editor B – tarefa em 41 minutos. . B é melhor que A? Distração, Usar. 8. treinamento. dois usuários (e se forem muito diferentes?). Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 4.
(5) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Influência do hardware Benchmarks. avaliam o desempenho de uma. máquina . Não são números absolutos. . Oferecem valores médios de comportamento. Exemplo: . Lógica de programação - multiplicação de matrizes Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 9. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Influência do hardware Pode. ser difícil, senão impossível, obter uma. medida que represente fielmente uma característica: . É preciso estar consciente dos ruídos;. . Se não for possível controlar, usa-se métodos estatísticos;. . 10. Em último caso, troca-se a medida. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 5.
(6) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Medidas e estimativas Diferença . entre medir e estimar. Multiplicação de matrizes Estimativa Uso. da complexidade (O(n³)). da medida de cronômetro é pouco útil. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 11. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Medidas e estimativas Em. diversos casos medidas não fornecem. informação direta sobre a característica . 12. Análise de interfaces. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 6.
(7) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Caráter estático ou dinâmico . Existem medidas que dependem da execução do programa, outras não;. . Estáticas quando não necessitam da execução do programa: . Complexidade do algoritmo;. . Métrica estática: . Orçamento disponível, número de inspeções e testes programados. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 13. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Caráter estático ou dinâmico Dinâmicas. quando precisam que o programa. seja executado . Mais sensíveis a presença de ruído;. . Métricas dinâmicas: cronograma projetado e cumprido, custo estimado e real dos testes.. 14. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 7.
(8) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Caráter qualitativo ou quantitativo . Nem tudo usado para julgar qualidade se mede em números Ex: escolha de um carro. . Carro. Rendimento. Cor. A. 10km/l. Vermelho. B. 12km/l. Azul. C. 10,5km/l. Vermelho. Prefiro vermelho e escolho C... Há característica que não podemos quantificar (qualitativas) Quão bonita (qualitativo) deve ser uma camisa para que eu me disponha a pagar pelo preço (quantitativo) dela? Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 15. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Caráter qualitativo ou quantitativo Requisito. não numérico dificulta síntese dos dados Pode-se mapear dados qualitativos O veículo é. Ou . 16. Escala numérica. Feio. 0. Indiferente. 4. Bonito. 7. Muito bonito. 10. ainda empregar lógica nebulosa (fuzzy). Grau de certeza na informação Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 8.
(9) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Resultados estatísticos úteis Medição. do tempo de resposta de um banco. de dados distribuído . Sujeita a ruídos: Repetir. a medida várias vezes. Média . Sob certas condições, representa o resultado mais provável. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 17. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Resultados estatísticos úteis Variância . e desvio-padrão. Variância pequena indica medidas pouco espalhadas em torno da média;. Não. há como ter certeza da próxima medida,. são apenas estimativas.. 18. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 9.
(10) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Resultados estatísticos úteis Teste . de Student. Obter se o número de amostrar obtidos é adequado;. . Determinar a “porcentagem de certeza” para determinado resultado.. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Resultados estatísticos úteis Histogramas . Verificar se uma distribuição é normal;. . Distribuições normais apresentam formato característico (função gaussiana);. . Gráfico de barras onde o eixo X é o valor obtido o eixo Y a quantidade de vezes que foi encontrado;. . Quanto mais distante da média, mais rara a ocorrência.. 20. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 10.
(11) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Resultados estatísticos úteis Análise . de regressão. Predição: A. partir de dados coletados estimar o que não se. conhece; . Estimar número de falhas com base nas que já foram encontradas.. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 21. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Resultados estatísticos úteis Análise. de Regressão. . Número de erros pode linhas de código;. . Número de erros pode acrescentar meses de desenvolvimento;. . Objetivos: Reduzir Obter. o erro entre as previsões;. uma curva que represente corretamente a. tendência desses dados. 22. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 11.
(12) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Conclusões com base em números Trabalhar. com números reduz a probabilidade. de erros de avaliação Compare: . O software apresentou resultados muito bons nos testes;. . O software obteve valor 5,3 para a medida número 3 da avaliação de qualidade. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 23. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Conclusões com base em números O. segundo é bem mais preciso, mas, mesmo. assim, pode conter incertezas; Fontes . informais não são inúteis. Devem inspirar cautela redobrada durante a análise.. 24. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 12.
(13) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Conclusões com base em números Dados . numéricos. Vantagens Sofrem. menos efeitos da subjetividade;. Permitem. comparação direta entre dois ou mais. produtos; Precisão. pode ser geralmente controlada.. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 25. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Conclusões com base em números Dados . numéricos. Desvantagens Em. geral, mais difíceis de obter;. Quanto. maior a precisão, maior a complexidade. para medir; Pode. ser necessário corrigir os dados, tratando. problemas como ruídos.. 26. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 13.
(14) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Conclusões com base em números Dados . não-numéricos ou informais. Vantagens Em. geral, mais fáceis de obter;. Podem. ser mais fáceis de interpretar.. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 27. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Conclusões com base em números Dados . não-numéricos ou informais. Desvantagens Há. maior variabilidade nas informações;. Sempre. é necessário um conjunto grande de. amostras para validação; A. 28. influência de opinião pode distorcer os dados.. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 14.
(15) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Dados históricos Gerenciamento. de qualidade estará incompleto. se não houver registro desses dados; Dados. históricos são aqueles obtidos em projetos. anteriores.. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 29. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Dados históricos Permitem. 30. saber:. . A velocidade média de produção de software;. . Quantidade média de erros dos últimos projetos;. . Efetividade ou não dos testes realizados.. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 15.
(16) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Dados históricos Dependem . de condições locais. Mas representam uma referência para o projeto Previsão. PSP. de orçamento e cronograma;. (Personal Software Process) especifica isso.. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 31. 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Exercícios 1). Sugira métricas para comparar navegadores de internet quanto a velocidade e segurança. . Suas métricas são medidas ou estimativas? Explique.. 2). A medida de rendimento de um carro em km/l sofre influência de ruídos? Explique sua resposta.. 32. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 16.
(17) 19/08/2013. QUALIDADE DE SOFTWARE. Exercícios 3). Ao utilizar dados históricos para planejar novos projetos, é preciso considerar as diferenças entre eles. . . 33. Em uma base de dados com medidas de vários softwares já implementados, encontrar-se-ão alguns projetos que são mais semelhantes ao atual. Como organizar um repositório de dados históricos para refletir esse fato?. Luciana M. Vieira Pöttker - Disciplina de Qualidade de Software. 19/08/2013. 17.
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