Hacker News で、著者がピーターセン-リンカーン法は、生物学者が鳥、猿、その他の動物の個体数を数えるために使用し、アプリケーションで * ドラム ロール* 虫を数える ために使用されます。
自然生息地のバグ– ビッグフットの目撃情報 (デレク・ハットフィールド
方法は非常に簡単です。鳥類学者は、特定の種の鳥、その任務 –これらの鳥の個体数を調べます。発見された鳥は両方の鳥類学者によってマークされ、その後、一般的な鳥の数が計算され、リンカーン指数の式に代入され、おおよその個体数サイズが得られます。
さあ、アプリケーションです –方法も非常に簡単です。2 つの QA を受けて、アプリケーションのバグを見つけます。 1 人のテスターが 10 個のバグ (E1) を発見し、2 番目のテスターが 20 個のバグ (E2) を発見したとします。ここでバグの合計数を計算します。 3 (S)、式を使用してリンカーン指数を取得します。
これはアプリケーション全体のバグ数の予測です。この例では、最大 66 個のバグがあります。
迅速な例
メソッドをテストするためのテストベンチを実装しました。ここで確認できます。
https://paiza.io/projects/AY_9T3oaN9a-xICAx_H4qw?language=swift
変更できるパラメータ:
aliceErrorFindProbability = 20 – にします。 QA アリスによって発見されたバグの割合 (20%)
let bobErrorFindProbability = 60 – QA Bob によって発見されたバグの割合 (60%)
実際のバグ数 = 200 – にします。アプリケーションには実際にどれくらいのバグがあるのか
最後の実行では、次のデータを受け取りました。
推定バグ数: 213
実際のバグ数: 200
つまり、アプリケーションには 200 個のバグがあり、リンカーン指数では – という予測が得られます。 213:
“アリスは 36 個のバグを見つけました”
“ボブは 89 個のバグを見つけました”
“一般的なバグ数: 15”
—
推定バグ数：213件
実際のバグ数: 200
弱点
この方法は、開発のすべての段階でアプリケーションのエラー数を評価するために使用できます。理想的にはバグの数が減少するはずです。 2 人のテスターから見つかったバグの数は異なるはずであり異なるバグが見つかったため、この方法の弱点には人的要因が含まれます。 共通のものを見つける必要があります。そうでない場合、メソッドは機能しません (一般的なバグがゼロ – ゼロ除算)< br />また、一般的なバグなどの概念には、 それらの共通性
を理解する専門家の存在が必要です。 >
ソース
あといくつのエラーを見つける必要がありますか? –ジョン D. クック博士、社長
The thrill of the chase – Brian Hayes
ソースコード
https://paiza.io/projects/AY_9T3oaN9a-xICAx_H4qw ?言語=スウィフト
https://gitlab.com/demensdeum/statistics/tree/master/1_BugsCountEstimation/src
