{"id":1545,"date":"2018-11-16T15:49:01","date_gmt":"2018-11-16T15:49:01","guid":{"rendered":"http:\/\/demensdeum.com\/blog\/?p=1545"},"modified":"2024-12-16T22:32:41","modified_gmt":"2024-12-16T19:32:41","slug":"bugs-count-estimation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/demensdeum.com\/blog\/fr\/2018\/11\/16\/bugs-count-estimation\/","title":{"rendered":"Combien d’erreurs as-tu l\u00e0 ?"},"content":{"rendered":"

Sur Hacker News<\/a>, j’ai trouv\u00e9 un article tr\u00e8s int\u00e9ressant dans lequel l’auteur sugg\u00e8re d’utiliser le M\u00e9thode Petersen-Lincoln, utilis\u00e9e par les biologistes pour compter la population d’oiseaux, de singes et d’autres animaux, pour *roulement de tambour* compter les bugs<\/strong> dans l’application.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Insecte dans son habitat naturel\u00a0&#8211\u00a0; Observation de Bigfoot<\/a> par Derek Hatfield<\/a><\/p>\n

La m\u00e9thode est tr\u00e8s simple, on en prend deux ornithologues<\/a>, ils trouvent les oiseaux d’une certaine esp\u00e8ce, leur t\u00e2che – d\u00e9terminer la taille de la population de ces oiseaux. Les oiseaux trouv\u00e9s sont marqu\u00e9s par les deux ornithologues, puis le nombre d’oiseaux communs est calcul\u00e9, substitu\u00e9 dans la formule de l’indice de Lincoln et nous obtenons la taille approximative de la population.
Passons maintenant aux applications – la m\u00e9thode est aussi tr\u00e8s simple, on prend deux QA et ils trouvent des bugs dans l’application. Disons qu’un testeur a trouv\u00e9 10 bugs (E1<\/strong>) et que le deuxi\u00e8me testeur a trouv\u00e9 20 bugs (E2<\/strong>), maintenant nous prenons le nombre total de bugs – 3 (S<\/strong>), puis en utilisant la formule on obtient l’indice de Lincoln<\/strong>\u00a0:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Il s’agit d’une pr\u00e9vision du nombre de bugs dans l’ensemble de l’application, dans l’exemple donn\u00e9, il y a environ 66 bugs.<\/p>\n

Exemple rapide<\/h3>\n

J’ai mis en place un banc de test pour tester la m\u00e9thode, vous pouvez le voir ici\u00a0:
https:\/\/paiza.io\/projects\/AY_9T3oaN9a-xICAx_H4qw?language=swift<\/a><\/p>\n

Param\u00e8tres modifiables\u00a0:<\/p>\n

laissez aliceErrorFindProbability = 20 – pourcentage de bugs trouv\u00e9s par QA Alice (20%)
laissez bobErrorFindProbability = 60 – pourcentage de bugs trouv\u00e9s par QA Bob (60%)
soit actualBugsCount = 200 – combien de bugs y a-t-il r\u00e9ellement dans l’application<\/p>\n

Lors de la derni\u00e8re ex\u00e9cution, j’ai re\u00e7u les donn\u00e9es suivantes\u00a0:
Nombre de bugs d’estimation\u00a0:\u00a0213
Nombre r\u00e9el de bugs\u00a0:\u00a0200<\/p>\n

C’est-\u00e0-dire qu’il y a 200 bugs dans l’application, le Lincoln Index donne une pr\u00e9vision – 213\u00a0:
“Alice a trouv\u00e9 36 bugs”
“Bob a trouv\u00e9 89 bugs”
“Nombre de bogues courants\u00a0: 15”
—
Nombre de bugs d’estimation\u00a0: 213
Nombre r\u00e9el de bugs\u00a0:\u00a0200<\/p>\n

Faiblesses<\/h3>\n

Cette m\u00e9thode peut \u00eatre utilis\u00e9e pour \u00e9valuer le nombre d’erreurs dans l’application \u00e0 toutes les \u00e9tapes de d\u00e9veloppement ; id\u00e9alement, le nombre de bugs devrait diminuer. <\/em>Les faiblesses de la m\u00e9thode incluent le facteur humain, puisque le nombre de bugs trouv\u00e9s par deux testeurs devrait \u00eatre diff\u00e9rent et que des bugs diff\u00e9rents<\/em><\/strong> ont \u00e9t\u00e9 trouv\u00e9s, cependant il faut trouver les plus courants<\/em><\/strong>, sinon la m\u00e9thode ne fonctionnera pas (z\u00e9ro bug commun – division par z\u00e9ro<\/strong><\/em>)< br \/>De plus, un concept tel que les bugs courants<\/strong><\/em> n\u00e9cessite la pr\u00e9sence d’un expert pour comprendre leurs points communs.<\/strong><\/em><\/p >\n

Sources<\/h3>\n

Combien d’erreurs reste-t-il \u00e0 trouver\u00a0? – John D. Cook, PhD, pr\u00e9sident<\/a>
The thrill of the chase – Brian Hayes<\/a><\/p>\n

Code source<\/h3>\n

https:\/\/paiza.io\/projects\/AY_9T3oaN9a-xICAx_H4qw ?langue=rapide<\/a>
https:\/\/gitlab.com\/demensdeum\/statistics\/tree\/master\/1_BugsCountEstimation\/src<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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