лированные ими исходя из эмпирических соображений.

Метод, изложенный в работе [6], заключается в определении некоторых качественных характеристик, или параметров надежности в форме словесных описаний желаемых свойств программ, и соответствующих им количественных характеристик, или показателей надежности в виде математических зависимостей, в той или иной мере позволяющих оценивать эти свойства. Основные свойства программ, такие, как, например,

Ai - математические вычисления верны ,

А5 -программа понятна ,

Аб - программа легко модифицируется ,

последовательно детализируются до тех пор, пока ие будут получены конкретные характеристики (или свойства), степень наличия которых может быть измерена, например, по 100-балльной шкале. Что касается количественных показателей, то в работе [6] им практически не уделяется внимания, и при этом отсутствуют примеры конкретных практических применений.

В работе [1] приводятся результаты более глубокого анализа надежности с использованием понятий свойств и показателей. Цель исследования состояла в определении того, какие программы на ФОРТРАНе следует считать отвечающими принятым стандартам и хорошему стилю программирования. Оценка проводилась на основе использования двоичного показателя (со значениями О и 1), хотя во многих случаях можно было бы формировать оценки во всем диапазоне значений от О до 1.

В ходе анализа устанавливалась связь используемых приемов и стандартов с более абстрактными свойствами, такими, как понятность, оцениваемость, удобство эксплуатации и т.д. Кроме того, в [1] дано подробное обоснование выбора элементарных характеристик, системы показателей и проанализирована их связь с надежностью программного обеспечения.

3.3.1. Метод исследования

Отсутствие адекватного инструментального аппарата и нехватка исполнителей привели к тому, что мы были не в состоянии воспользоваться рекомендациями, изложенными в работе [1]. Поэтому возникла необходимость в ином подходе к анализу данных об ошибках с учетом доступности для использования программных средств TMETRIC, предназначенных для анализа характеристик программ, написанных Н а языке ДЖОВИА,Л. В результате наш подход оказался близким к подходу, рассмотренному в работе [7], и основан на широком использовании системы TMETRIC для оценки сложности анализируемых программ в аспекте общего количества ошибок в программных модулях, трудоемкости их обнаружения и исправления.

1ри использовании в качестве показателя надежности программы числа ошибок, обнаруженных за период тестирования программного модуля, необходимо иметь в виду, что надежность программы оценивается лишь на момент начала тестирования, так как обнаруженные в ходе тестирования ошибки с большой вероятностью устраняются. При этом ошибки, вносимые в программу при исправлении исходных, рассматриваются как возникающие вновь, и при оценивании надежности эти повторные ошибки учитываться не должны. Следует также предположить, что количество обнаруживаемых в каждый момент времени исходных ошибок не зависит от того, сколько из них уже выявлено и исправлено. Последнее из предположений, необходимое для анализа надежности программ по числу ошибок,- это полнота набора тестов и его соответствие функциональному назначению модуля.

Отметим, что в силу сделанных предположений число ошибок пропорционально ненадежности, так что если какая-либо процедура тестирования уменьшает число ошибок, например, вдвое, то ненадежность программы также уменьшится вдвое.

На основе вышеперечисленных предположений были разработаны две модели, предназначенные для

) Действительными считаются такие ошибки, исправление которых требует изменений в тексте программы или в базе данных.

прогнозирования числа ошибок в программах с по-< мощью данных системы TMETRIC и имеющие ряд общих свойств. Первая модель является результатом попытки ввести набор показателей для количественной оценки сложности программы. Качество этой оценки и прогноза количества ошибок с помощью всех или некоторых из введенных показателей сложности определялось значением множественного коэффициента корреляции, вычисляе.мого при проведении обычного регрессионного анализа (РА). Результаты этого анализа выявили довольно высокую степень корреляции показателей сложности программы с ее надежностью.

В разрабатываемой модели сложности программы для прогнозирования уровня ошибок использовались субъективные оценки степени влияния каждого из показателей (рассчитываемых в TMETRIC). Однако непосредственное использование этих оценок в качестве весовых множителей отдельных показателей сложности привело к излишней громоздкости структуры этой модели. Поэтому вторая модель была построена с учетом требований простоты структуры и возможно--сти оценивать степень значимости отдельных показателей по реальным данным. Этим требованиям, как известно, удовлетворяет регрессионная модель вида

Np = Zajar,),

где отклик Np - число действительных) ошибок,факторы t{Ti)-заданные функции показателей Ti, вычисляемых в TMETRIC. Для каждого показателя Ti неубывающая функция /(Г,) выбирается так, чтобы увеличение Г,- приводило к пропорциональному или большему увеличению сложности. В соответствии с этим для коэффициентов О; должно вьшолняться условие неотрицательности, чтобы число ошибок возрастало или по меньшей мере не убывало с ростом значений показателей сложности. Одна из проблем, связанных с моделью такого вида, состоит в опреде-