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本章节主要讲解关于“软件的Gompertz缺陷分析法”的内容，Gompertz 是一种可靠性增长模型，是由Virene 提出的。该模型的公式为Rabct ，其中R是随时间t 变化的可靠性指标，a为当测试时间或阶段t趋于无穷大时R 的极值，ab为系统测试初始值，即t=0 时R 的初值，c 为形状参数，c 值越大，则可靠性增长越慢，反之则增长越快。模型中a、b、c 参数值为估值，通常是一个经验值。
在软件测试领域中，Gompertz 模型主要用于分析软件测试的充分性及软件缺陷发现率。其原理是使用Gompertz 函数画出拟合曲线，再画出实际测试过程中每天累积的缺陷曲线，比较这两条曲线进而分析测试的充分性和软件缺陷发现率。
每天发现的缺陷数据及累积缺陷数见表9-9。
表9-9日发现缺陷数和累积缺陷数
Gompertz 模型估算缺陷增长趋势与累积缺陷趋势图如图9-26 所示。
图9-26 Gompertz 估算缺陷增长趋势与累积缺陷趋势图
从图中可以看出，执行测试15 天发现的缺陷数为97 个，Gompertz 拟合曲线估算值为102 个，缺陷发现率为95.1%。
Gompertz 模型虽然可以很好地估算软件中存在的缺陷数，但在使用时也有一定的约束条件：
(1)参数a、b、c 的值通常是一个经验值，不易确定。
(2)要求被测试的对象特性一致，即测试的复杂度、规模、测试组织、测试执行的测试用例等需要一致，不能存在较大的差异。
(3)测试轮次应该不少于2 次，否则无法使用Gompertz 模型进行分析。
基于以上原因，在实际工作中，Gompertz 模型用来分析软件测试的充分性和发现缺陷率的频率较低，特别是基于第二个约束条件，在工作中可能很难保证对象特性的一致，每个测试版本的测试用例数可能都存在差别。
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