Test vakalarını daha önce, hataları verimli bir şekilde tanımlamak için yazılım testlerinde gereklidir. Matematiksel modeller, test vakalarının başarısız olması durumunda, test vakalarının gerçekleştirilmesini sağlayan düzeni belirlemede yardımcı olur. Bu modeller ilk olarak en kritik test vakalarına odaklanarak test etkinliğini geliştirir.

Test Davası'nda Olasılık Önceleme

Başarısız olasılık, bir test davasının bir hata ortaya çıkmasının ne kadar muhtemel olduğunu tahmin eder. Bu tahminler tarihsel verilerden, kod karmaşıklığından veya uzman yargıdan elde edilebilir.Akrepleme modellerinde yüksek riskli test vakalarının daha önce gerçekleştirildiğini, tespit edilmemiş kusurların riskini azaltır.

Matematiksel Modeller Kullanılan

Birkaç model test vaka siparişini optimize etmek için başarısızlık olasılığı kullanır. Ortak yaklaşımlar Bayesian ağları gibi olasılıksal modeller içerir ve başarısızlık olasılığı içeren sezgisel algoritmaları kullanır. Bu modeller, sınırlı test kaynakları içinde algılama oranını artırmak için hedefler.

Öncekileştirme Modeli Örneği

Basit bir model, her test davasına bir başarısızlık olasılığı taşır. Test vakaları daha sonra bu olasılıkların gerisinde sıralanır.Bu yaklaşım, ilk olarak başarısız olma olasılığını olan test vakalarını sağlar, erken hata algılama algılama olasılığını artırır.

  • Tahmini başarısızlık olasılığı
  • Dizi testi vakaları olasılıklara dayalı
  • En aşağılayıcılık için idam
  • Sonuçlara dayanan Güncelleme olasılıklarını