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Métricas para código
fuente y Métricas para
pruebas
INTEGRANTES: CAROLINA HENRIQUEZ
JOSE PEÑA
KEVIN CASTILLO
METRICAS
2
3
Métricas del Código Fuente
 La teoría de la ciencia del software
propuesta por Halstead es probablemente
la medida de complejidad mejor conocida y
minuciosamente estudiada. La ciencia del
software propuso la primera ley analítica y
cuantitativa para el software de
computadora.
 Utiliza un conjunto de medidas
primitivas que pueden
obtenerse una vez que se ha
generado o estimado el código
después de completar el
diseño.
4
5
Estas medidas son:
 n1: número de operadores diferentes que aparecen en el
programa.
 n2: número de operandos diferentes que aparecen en el
programa.
 N1: número total de veces que aparece el operador.
 N2: número total de veces que aparecen el operando.
6
 Halstead utiliza medidas primitivas
para desarrollar expresiones para la
longitud global del programa; volumen
mínimo potencial para un algoritmo; el
volumen real (número de bits
requeridos para especificar un
programa)
El nivel del programa (una medida de la
complejidad del software); nivel del lenguaje
(una constante para un lenguaje dado); y otras
características tales como el esfuerzo de
desarrollo, tiempo de desarrollo e incluso el
número esperado de fallos en el software.
7
8
Halstead propone las siguientes
métricas:
Longitud N se puede estimar como:
N = n1log2n1 + n2log2n2
Volumen de programa se define como:
V = N log2(n1 + n2).
Tomando en cuenta que V variará con el
lenguaje de programación y representa el
volumen de información (en bits)
necesarios para especificar un programa
9
10
Ejemplo:
Programa de ordenación por intercambio
  
SUBROUTINE SORT(X,N)
   DIMENSION X(N)
   IF (N .LT. 2) RETURN
   DO 20 I=2, N
   DO 10 J=1, I
   IF (X(I) .GE. X(J)) GO TO 10
   SAVE = X(I)
   X(I) = X(J)
   X(J) = SAVE
10  CONTINUE
20  CONTINUE
   RETURN
   END
11
   Operador Cuenta
1  Fin de sentencia  7
2  Subíndices de arreglos  6
3  =  5
4  IF()  2
5  DO  2
6  ,  2
7  Fin de programa  1
8  .LT.  1
9  .GE.  1
10  GO  TO 10  1
Total  28
De esta tabla se desprenden los
valores de n1
=10 y N1
=28.
12
   Operando Cuenta
1  X  6 
2  I  5 
3  J  4 
4  N  2 
5  2  2 
6  SAVE  2 
7  1  1 
Total  22 
De esta tabla se desprenden los valores de
n2
=7 y N2
=22.
13
Métricas para las Pruebas
 La mayoría de las métricas para pruebas
se concentran en el proceso de prueba,
no en las características técnicas de las
pruebas mismas. En general, los
responsables de las pruebas deben
fiarse en las métricas de análisis, diseño
y código para que sirvan de guía en el
diseño y ejecución de los casos de
prueba.
 El esfuerzo de las pruebas también se puede
estimar utilizando métricas obtenidas de las
medidas de Halstead. Usando la definición
del volumen de un programa, V, y nivel de
programa, NP, el esfuerzo de la ciencia del
software puede calcularse como:
 NP = 1/[(n1/2) x (N2/n2)] (9.1)
 e = V/NP (9.2)
14
15
A medida que se van haciendo las pruebas,
tres medidas diferentes proporcionan una
indicación de la compleción de las pruebas:
Medida de amplitud de las pruebas.
Proporciona una indicación de cuantos
requisitos se han probado del numero
total de ellos. Indica la compleción del
plan de pruebas.
Profundidad de las pruebas. Medida del
porcentaje de los caminos básicos
independientes probados con relación al
número total de estos caminos en el
programa. Se puede calcular una
estimación razonablemente exacta del
número de caminos básicos sumando la
complejidad ciclomática de todos los
módulos del programa.
16
Perfiles de fallos. Se emplean para dar
prioridad y categorizar los errores. La
prioridad indica la severidad del
problema. Las categorías de los fallos
proporcionan una descripción de un
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cabo análisis estadístico de errores.
17
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Metricas de Codigo Fuente y Metricas de Prueba

  • 1. 1 Métricas para código fuente y Métricas para pruebas INTEGRANTES: CAROLINA HENRIQUEZ JOSE PEÑA KEVIN CASTILLO
  • 3. 3 Métricas del Código Fuente  La teoría de la ciencia del software propuesta por Halstead es probablemente la medida de complejidad mejor conocida y minuciosamente estudiada. La ciencia del software propuso la primera ley analítica y cuantitativa para el software de computadora.
  • 4.  Utiliza un conjunto de medidas primitivas que pueden obtenerse una vez que se ha generado o estimado el código después de completar el diseño. 4
  • 5. 5 Estas medidas son:  n1: número de operadores diferentes que aparecen en el programa.  n2: número de operandos diferentes que aparecen en el programa.  N1: número total de veces que aparece el operador.  N2: número total de veces que aparecen el operando.
  • 6. 6  Halstead utiliza medidas primitivas para desarrollar expresiones para la longitud global del programa; volumen mínimo potencial para un algoritmo; el volumen real (número de bits requeridos para especificar un programa)
  • 7. El nivel del programa (una medida de la complejidad del software); nivel del lenguaje (una constante para un lenguaje dado); y otras características tales como el esfuerzo de desarrollo, tiempo de desarrollo e incluso el número esperado de fallos en el software. 7
  • 8. 8 Halstead propone las siguientes métricas: Longitud N se puede estimar como: N = n1log2n1 + n2log2n2
  • 9. Volumen de programa se define como: V = N log2(n1 + n2). Tomando en cuenta que V variará con el lenguaje de programación y representa el volumen de información (en bits) necesarios para especificar un programa 9
  • 10. 10 Ejemplo: Programa de ordenación por intercambio    SUBROUTINE SORT(X,N)    DIMENSION X(N)    IF (N .LT. 2) RETURN    DO 20 I=2, N    DO 10 J=1, I    IF (X(I) .GE. X(J)) GO TO 10    SAVE = X(I)    X(I) = X(J)    X(J) = SAVE 10  CONTINUE 20  CONTINUE    RETURN    END
  • 11. 11    Operador Cuenta 1  Fin de sentencia  7 2  Subíndices de arreglos  6 3  =  5 4  IF()  2 5  DO  2 6  ,  2 7  Fin de programa  1 8  .LT.  1 9  .GE.  1 10  GO  TO 10  1 Total  28 De esta tabla se desprenden los valores de n1 =10 y N1 =28.
  • 12. 12    Operando Cuenta 1  X  6  2  I  5  3  J  4  4  N  2  5  2  2  6  SAVE  2  7  1  1  Total  22  De esta tabla se desprenden los valores de n2 =7 y N2 =22.
  • 13. 13 Métricas para las Pruebas  La mayoría de las métricas para pruebas se concentran en el proceso de prueba, no en las características técnicas de las pruebas mismas. En general, los responsables de las pruebas deben fiarse en las métricas de análisis, diseño y código para que sirvan de guía en el diseño y ejecución de los casos de prueba.
  • 14.  El esfuerzo de las pruebas también se puede estimar utilizando métricas obtenidas de las medidas de Halstead. Usando la definición del volumen de un programa, V, y nivel de programa, NP, el esfuerzo de la ciencia del software puede calcularse como:  NP = 1/[(n1/2) x (N2/n2)] (9.1)  e = V/NP (9.2) 14
  • 15. 15 A medida que se van haciendo las pruebas, tres medidas diferentes proporcionan una indicación de la compleción de las pruebas: Medida de amplitud de las pruebas. Proporciona una indicación de cuantos requisitos se han probado del numero total de ellos. Indica la compleción del plan de pruebas.
  • 16. Profundidad de las pruebas. Medida del porcentaje de los caminos básicos independientes probados con relación al número total de estos caminos en el programa. Se puede calcular una estimación razonablemente exacta del número de caminos básicos sumando la complejidad ciclomática de todos los módulos del programa. 16
  • 17. Perfiles de fallos. Se emplean para dar prioridad y categorizar los errores. La prioridad indica la severidad del problema. Las categorías de los fallos proporcionan una descripción de un error, de manera que se puedan llevar a cabo análisis estadístico de errores. 17

Notas del editor

  1. Carol
  2. Carol
  3. Carol
  4. Carol
  5. Carol
  6. Carol
  7. Kevin
  8. Kevin
  9. Kevin
  10. Kevin
  11. Kevin
  12. Kevin
  13. Peña
  14. Peña
  15. Peña
  16. Peña
  17. Peña
  18. Peña