Sujatha Dandu, Kiranmai Rage, M. Sundar Raj, Nilamadhab Mishra , D. Sivakumar y S. Mohan
El pronóstico de vulnerabilidades de software busca disminuir los gastos de automatización de pruebas al llevar a los usuarios a la categorización predeterminada del software empresarial. En muchas empresas, los predictores de defectos se utilizan con frecuencia para prevenir defectos de software para ahorrar tiempo, mejorar la calidad, las pruebas y mejorar la asignación de recursos para cumplir con los cronogramas. La implementación de modelos estadísticos de predicción de deficiencias de paquetes en la vida cotidiana es un gran desafío, como resultado de la necesidad de anticipar la próxima versión o nuevos tipos de proyectos mejores con muchos más datos y mediciones diferentes y también información de fallas anteriores. En este estudio, nuestra técnica cuantitativa demuestra cómo se predicen adecuadamente las fallas de las versiones o proyectos de software recientes. Utilizamos 20 conjuntos de datos de versiones de desarrollo de software, 5 variables y construimos un modelo utilizando análisis de resumen, correlaciones y varios modelos lineales con un nivel de confianza del 95% (IC). El valor R cuadrado fue 0,91 y su desviación estándar es 5,90 por ciento en este análisis de regresión lineal múltiple adecuado. El modelo de deficiencia para pruebas de software se está utilizando para anticipar problemas en numerosos programas de prueba e implementaciones comerciales. Comparando las fallas reales y las previstas, descubrimos una precisión del 90,76%.
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