1.TAM简介

ISO,IEC和IEEE等机构提供了各种类似的术语质量定义。 ISO 9000:2005标准[20]将质量定义为“一系列固有特性满足要求的程度”[1]。在最近的关于软件开发项目中可追踪性质量的实证研究,[6],[12]中,我们发现它们都遭受了既定追踪不适合其预期目的的问题。提出了一个可追踪性评估模型(TAM),用于分析既定可追踪性是否适合其预期目的

[1] ISO, “ISO 9000:2005 – quality management systems. fundamentals and vocabulary,” ISO, Tech. Rep., 2005.

[2] P. M¨ader, P. L. Jones, Y. Zhang, and J. Cleland-Huang, “Strategic traceability for safety critical projects,” Software, IEEE, vol. 30, no. 3,pp. 58–66, 2013.

[3] P. Rempel, P. M¨ader, T. Kuschke, and J. Cleland-Huang, “Mind the gap: Assessing the conformance of software traceability to relevant guidelines,” in Proc. of the 36th International Conference on Software Engineering (ICSE), Hyderabad, India, 2014.

2.TAM的组成

2.1可追踪性实体

2.2可追踪门

可追踪门元素在质量方面指定可追踪实体的可接受状态。 为了给从业人员提供清晰明确的评估指导,每个可追踪性门已经分配了一个由标准要素表示的质量标准。 所分配的质量标准定义了如何通过评估确定可追溯性实体的可接受状态,并将其指定为正式表达。 设Q是所有定义的可追踪门的集合,C是所有定义的标准的集合。

【举例说明】

如图可知有三个可追踪性门,图中的公式代表着质量标准,如果满足质量标准就是可接受状态,否则,就是不可接受状态。根据图可以知道,门的类型是根据不同的追踪元素确定的,例如,关于软件制品的追踪是门1,而对于追踪链的追踪是门2。每一种门对应有几个不同的追踪问题。

2.3可追踪性问题

2.3.1定义

可追踪性实体可能会偏离其可接受的状态。这种不可接受的偏差在TAM中被表示为可追踪性问题元素。设Q是所有可追踪性问题的集合。

2.3.1组成

可追踪评估模型TAM1相关推荐

  1. 可追踪评估模型TAM的评估

    1. 评估的标准 (1) 追踪的计划者创建追踪的信息,不符合规定的可追踪性 (2) 追踪的创建者创建的追踪,不符合追踪的计划者指定的追踪的信息 2. 评估的结果 每个评估都可以通过比较两组数据的一致性 ...

  2. 长安汽车流程体系成熟度评估模型的应用

    有关流程的定义有很多.牛津英语词典对流程的解释是:流程是指一个或一系列.连续有规律的行动,这些行动以确定的方式发生或执行,导致特定结果的实现.ISO 9000 定义流程是一组将输入转化为输出的相互关联 ...

  3. R语言构建随机森林模型randomForest分类模型并评估模型在测试集和训练集上的效果(accuray、F1、偏差Deviance):随机森林在Bagging算法的基础上加入了列采样(分枝特征随机)

    R语言构建随机森林模型randomForest分类模型并评估模型在测试集和训练集上的效果(accuray.F1.偏差Deviance):随机森林在Bagging算法的基础上加入了列采样(分枝特征随机) ...

  4. R语言构建xgboost文本分类模型(bag of words):xgb.cv函数交叉验证确定xgboost模型的最优子树个数、交叉验证获取最优子树之后构建最优xgboost模型并评估模型文本分类效能

    R语言构建xgboost文本分类模型(bag of words):xgb.cv函数交叉验证确定xgboost模型的最优子树个数.交叉验证获取最优子树之后构建最优xgboost模型并评估模型文本分类效能 ...

  5. R语言基于Bagging算法(融合多个决策树)构建集成学习Bagging分类模型、并评估模型在测试集和训练集上的分类效果(accuray、F1、偏差Deviance):Bagging算法与随机森林对比

    R语言基于Bagging算法(融合多个决策树)构建集成学习Bagging分类模型.并评估模型在测试集和训练集上的分类效果(accuray.F1.偏差Deviance):Bagging算法与随机森林对比 ...

  6. R语言构建文本分类模型:文本数据预处理、构建词袋模型(bag of words)、构建xgboost文本分类模型、xgboost模型预测推理并使用混淆矩阵评估模型、可视化模型预测的概率分布

    R语言构建文本分类模型:文本数据预处理.构建词袋模型(bag of words).构建xgboost文本分类模型.xgboost模型预测推理并使用混淆矩阵评估模型.可视化模型预测的概率分布 目录

  7. R语言构建logistic回归模型并评估模型:模型预测结果抽样、可视化模型分类预测的概率分布情况、使用WVPlots包绘制ROC曲线并计算AUC值

    R语言构建logistic回归模型并评估模型:模型预测结果抽样.可视化模型分类预测的概率分布情况.使用WVPlots包绘制ROC曲线并计算AUC值 目录

  8. R语言构建logistic回归模型并评估模型:构建基于混淆矩阵计算分类评估指标的自定义函数、阳性样本比例(垃圾邮件比例)变化对应的分类器性能的变化、基于数据阳性样本比例选择合适的分类评估指标

    R语言构建logistic回归模型并评估模型:构建基于混淆矩阵计算分类评估指标的自定义函数.阳性样本比例(垃圾邮件比例)变化对应的分类器性能的变化.基于数据阳性样本比例选择合适的分类评估指标 目录

  9. R语言构建logistic回归模型并评估模型:计算混淆矩阵、并基于混淆矩阵计算Accuray、Precision、Recall(sensitivity)、F1、Specificity指标

    R语言构建logistic回归模型并评估模型:计算混淆矩阵.并基于混淆矩阵计算Accuray.Precision.Recall(sensitivity).F1.Specificity指标 目录

最新文章

  1. 十分简洁的手机浏览器 lydiabox
  2. Hibernate-HQL
  3. 20165332第八周课下作业
  4. 【Django 2021年最新版教程21】数据库查询 model 多条数据 queryset转dict字典 返回渲染到前端
  5. 分布有限传输速度高的计算机网络,第5章 计算机网络基础.ppt
  6. SignalR主动通知订阅者示例
  7. 联想重装系统去掉保护_经验:联想硬盘保护系统EDU 7.0清除日志
  8. Android学习笔记:实现app启动界面跳过倒计时功能
  9. 车载syu一android密码,教务系统找回密码
  10. iphone4s在ios7下解决卡顿问题
  11. 进击的DApp:区块链上将长出怎么样的新事物?
  12. 华为HCIE 数通认证 基础必学GVRP协议是什么
  13. java 等额本息计算方式
  14. IDL编译器系列-入门篇
  15. 吴恩达机器学习第二周编程题参考答案
  16. [SNA社会网络分析]基于R的ndtv、network包实现社会网络动态可视化
  17. 免费IP代理池定时维护,封装通用爬虫工具类每次随机更新IP代理池跟UserAgent池,并制作简易流量爬虫...
  18. 京东新店如何运营,黑科技等你来
  19. Vue混入mixins,让你减少一半代码
  20. 【PM 产品】读人人都是产品经理有感 — Part one

热门文章

  1. 华为手机中的计算机怎么用高级,华为手机DLNA怎么用 华为DLNA共享多媒体文件使用教程...
  2. graphpad细胞增殖曲线_应用GraphPad Prism制作生存曲线详细图文过程
  3. mac 安装软件 显示信任任何来源
  4. iOS 广告SDK总结(一)
  5. Appium移动端自动化测试--搭建模拟器和真机环境一
  6. 小米红米手机ROM制作工具,支持编辑修改,精简app,定制化修改,小白也可上手。
  7. Spring Controller get、post传参解析
  8. 电脑老是显示无网络连接到服务器,电脑怎么老弹出无法与服务器建立连接
  9. 微信小程序开发技术介绍 有哪些?
  10. 如何在网上回复负面评论