软件测试中的不正确C-R模型及其缺陷估计

本文探讨的是"具有不正确检测数据的Capture-Recapture (C-R) 模型"，该模型原本是生物学中的种群数量估计工具，由Mills引入软件测试领域以估算软件缺陷的数量。C-R模型的基本思想是通过捕获-再捕获的过程来推断未被发现的个体数量。在软件测试的情境下，这个模型假设缺陷可以分为两种类型：固有缺陷（自然存在于软件中）和种植缺陷（人为引入以便测试）。然而，实际测试中可能会遇到不正确检测数据的问题，如输入错误、记录误差以及混淆固有缺陷和种植缺陷等，这些都会导致原始C-R模型的准确性下降。 作者孙海燕和徐昕针对这一问题，提出了一种扩展的C-R模型，旨在处理这些不正确检测数据。他们提出的模型考虑了误判概率，即在检测过程中对固有缺陷和种植缺陷识别的不确定性。新模型提供了估计软件中缺陷总数的计算公式，使得C-R模型的应用范围得以扩大，适用于处理更复杂和现实的软件缺陷检测场景。 为了验证这一改进模型的有效性，研究者采用蒙特卡洛方法进行了评估和模拟比较。这种方法通过大量随机试验，模拟实际检测过程中的各种可能性，从而得出模型预测的置信区间，确保了结果的稳健性和可靠性。通过与传统的C-R模型进行模拟对比，研究人员能够揭示新模型在处理不正确检测数据时的优势，从而提高了软件缺陷估计的精度。 本文的主要贡献在于提出了一种增强的C-R模型，它不仅适用于软件测试中的缺陷估算，还能够处理不正确检测数据带来的挑战，对于提高软件质量管理和测试效率具有实际意义。同时，通过定量分析和实证研究，证明了新模型在复杂软件环境中的适用性和有效性。