Statistical modeling and parameter estimation for the reliability of software mutation
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 28733
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ŞAHİNOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Bileşik Poisson, Mutasyon Analizi, Binomial SPRT, Sınama Durum Yeterliliği, Bilgisayar yazılımları, Parametre tahmini, İstatistiksel modelleme, Compound Poisson, Mutation analysis, Binomial SPRT, Test Case Adequacy, Computer softwares, Parameter estimation, Statistical modelling
- Yıl: 1993
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZ YAZILIMLARDA MUTASYON SINAMALARININ GÜVENİLİRLİ?İ İÇİN İSTATİSTİKSEL MODELLEME VE PARAMETRE TAHMİNİ BALTACI, İbrahim Yüksek Lisans Tezi, İstatistik Anabilim Dalı Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Mehmet ŞAHİNO?LU Eylül, 1993, 102 sayfa Bu çalışmada yazılım güvenilirliğinin, yazılım sınama durumlarının yeterliliği bazında sağlanması için bir istatistiksel tahmin modeli kurmak amaçlanmıştır. Otomotize edilmiş bir yazılım mekanizması olan Mothranın her defasında bir adet olan işaretsel doğru değişimlerin, yani yazılım kodlamalarında mutant olarak adlandırabileceğimiz yapay hataların (M), meydana getirdiği mutasyon sinama süreçlerini sürdürebildiği mekanlarda mutasyon sınama şeması kullanılmıştır. Mothranin amacı yazılım kodlarından farklı olan tüm yapay hataları (D) uygun seçilen smama-üzre-veri kümesini kullanarak maksimum mutasyon sayısına erişecek şekilde ayriştirmakdir; bu sayı (D / M-E) şeklinde formüle edilebilir: E ise gerçekte hata olmayıp yazilım vıkodu ile aynı olan yapay hatalarin sayısını göstermektedir. îstenen mutasyon sayısı elde edilene kadar denemenin sürdürüldüğü geleneksel determinist yöntemlerin aksine bir alternatif olarak bir dizgisel yöntem olan Binomial SPRT hipotez sınaması ortaya konmuş ve kullanılmıştır. Bunun için ilk olarak ekonomik bir duraklama kuralı bulmak amacıyla, optimal sınama tasarımı Barnard sayısına göre gerçekleştirildi; Bununla birlikte ilgilenilen parametrelerin belirlenmesi için istatistiksel dağilim modeli olarak Bileşik Poisson fonksiyonu önerilmiştir. Sözü edilen parametrelerden kasitla yazılım güvenilirliğinin bir endeksi olarak sınama sayısinın yeterliliği göz önüne alındığında önceden belirlenmiş mutasyon skorunu verecek, sınama seçenek sayısı anlatılmaktadır. Geometrik^Poisson modelin parametreleri, varyansm ortalamaya oranı olan q ve ayırdığının farkına varılması beklenen yazılım kodlarından farklı yapay hataların ortalama sayısını veren fi dür ; Bu parametreler yazılım mamulünün özelliklerinden ve Mothranm onun üzerinde oluşturduğu spesif ikasyonlardan tahmin edilmiştir. Parametrelerin rassal bir modelleme ile tahmin edildiğinde smama-durum-yeterliliğini belirleyen mutasyon adetine oit olasılık fonksiyonu da bilirlenmiş olacaktır. Yazılım sinamalari pratikte pahalı bir iştir; Bundan dolayı hedeflenen amaç belirlenmiş sınama-durum-yeterl i liginin saklanması vııiçin gerekli rautasyon sayısını vermek üzere yazılım üzerinde gerçekleştirilecek optimal sınama sayısının hesaplanarak zamandan ve emekten tasarruf edilmesidir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT STATISTICAL MODELING AND PARAMETER ESTIMATION FOR THE RELIABILITY OF SOFTWARE MUTATION TESTING BALTACI, Ibrahim M.Sc. in Statistics Supervisor : Prof. Dr. Mehmet ŞAHÎNOGLU September, 1993, 102 Pages. The purpose of this research is to construct a statistical estimation model to ensure software reliability in terms of test case adequacy in software testing. Mutation testing scheme is employed where Mothra, an automated software tool, conducts the mutation testing process by creating one-at-a-time syntactically correct changes, i.e, mutants (M) on the software code. The objective of Mothra is to differentiate (D) all those non-equivalent mutants through an intelligent selection of test case data sets, for the purpose of mattaining maximum mutation score (D / (M-E)) where E stands for total number of equivalent mutants and D stands for differentiated or distinguished number of mutants. As opposed to conventional deterministic methods where test cases are experimented ad-infinitum to achieve a desired mutation score, an alternative sequential method, the Binomial SPRT is used. Thus, firstly an optimal test design is constructed according to the Barnard's score to determine an economic stopping rule. Further, a statistical estimation method, Compound Poisson distribution model is introduced to govern the parameters of interest, i.e, the number of mutants killed and the number of test cases to attain a specific mutation score for test case adequacy as an objective for software reliability. The parameters of the Compound Poisson, i.e. Poisson^Geometric model, mean /i, expected number of non-equivalent mutants differentiated and the variance to mean ratio“q”and the Poisson parameter /3, are estimated from the characteristics of the given software product and specifications generated by Mothra on that software. Provided that these parameters are estimated by probabilistic modeling, one can model the probability distribution function (pdf) of test cases for a certain mutation score to attain test case adequacy. The objective is to predict the optimal number of test cases to be experimented on a software product to achieve a IVdesired mutation score to ensure a certain test-case adequacy to save time and effort much needed against the expensive software testing practice.
Benzer Tezler
- Doğal çatklaklı rezervarlara ait kuyu testi verilerinin doğrusal olmayan regrasyon yöntemleri ile analizi
Başlık çevirisi yok
KUBİLAY MENEKŞE
- Üretim sistemlerinin maliyet analizi
Generation systems cost analysis
MEHMET KURBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. NESRİN TARKAN
- Markov ve Gibbs rastlantı alan modelleri ile doku sentezleme ve sınıflandırma
Texture synthesis and classification using Markov and Gibbs random field models
ERDOĞAN CAMCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ERDAL PANAYIRCI
- Genetik algoritmaların meteorolojik uygulamaları
Başlık çevirisi yok
MEHMET ÖZTOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN