(特价书)软件度量（原书第二版）

.1．4 小结
1．5 习题
第2章 测量基础
2．1 测量的表示理论
2．1．1 经验关系
2．1．2 映射规则
2．1．3 测量的表示条件
2．2 测量和模型
2．2．1 定义属性
2．2．2 直接和间接测量
2．2．3 用于预测的测量
2．3 测量标度和标度类型
2．3．1 标称标度
2．3．2 序数标度
2．3．3 间隔标度
2．3．4 比率标度
2．3．5 绝对标度
2．4 测量中的意义
2．4．1 度量的统计运算
2．4．2 客观度量和主观度量
2．4．3 扩展的数字系统中的测量
2．4．4 间接测量和意义
2．5 小结
2．6 习题
2．7 补充读物
笫3章 基于目标的软件测量框架
3．1 软件度量的分类
3．1．1 过程
3．1．2 产品
3．1．3 资源
3．2 确定对什么进行测量
3．2．1 目标-问题-度量范例
3．2．2 测量和过程改进
3．2．3 gqm与过程成熟度相结合
3．3 框架的应用
3．3．1 成本和工作量估计
3．3．2 生产率度量和模型
3．3．3 数据收集
3．3．4 质量模型和度量
3．3．5 可靠性模型
3．3．6 性能评估和模型
3．3．7 结构和复杂性度量
3．3．8 能力成熟度评估
3．3．9 通过度量实现管理
3．3．10 方法和工具的评估
3．3．11 数学家对度量的看法
3．4 软件测量的确认
3．4．1 预测系统的确认
3．4．2 度量的确认
3．5 软件测量确认实践
3．5．1 更严格的确认需求
3．5．2 确认和不精确定义
3．5．3 如何才能不进行确认
3．5．4 选择适当的预测系统
3．6 小结
3．7 习题
3．8 补充读物
第4章 实证研究
4．1 调查研究的四项原则
4．1．1 选择研究方法
4．1．2 提出假设
4．1．3 对变量保持控制
4．1．4 使研究工作有意义
4．2 正规实验规划
4．2．1 实验的规程
4．2．2 实验设计的原则
4．2．3 实验设计的类型
4．2．4 实验设计的选择
4．3 案例研究规划
4．3．1 姐妹项目
4．3．2 基线
4．3．3 随机选择
4．4 小结
4．5 习题
4．6 补充读物
第5章 软件度量数据收集
5．1 良好的数据应具备哪些条件
5．2 如何定义数据
5．2．1 存在问题的问题
5．2．2 失效
5．2．3 故障
5．2．4 改动
5．3 如何收集数据
5．4 何时收集数据
5．5 如何存储和提取数据
5．5．1 原始数据库结构
5．5．2 提取数据
5．6 小结
5．7 习题
5．8 补充读物
第6章 软件测量数据分析
6．1 引言
6．2 实验结果分析
6．2．1 数据的性质
6．2．2 实验的目的
6．2．3 设计上的考虑因素
6．2．4 决策树
6．3 简单分析技术举例
6．3．1 盒形图
6．3．2 散点图
6．3．3 控制图
6．3．4 关联的度量
6．3．5 稳健相关性
6．3．6 线性回归
6．3．7 稳健回归
6．3．8 多元回归
6．4 高级方法
6．4．1 分类树分析
6．4．2 变换
6．4．3 多元数据分析
6．4．4 多准则决策支持
6．5 统计检验概述
6．5．1 单组检验
6．5．2 双组检验
6．5．3 两个以上分组的比较
6．6 小结
6．7 习题
6．8 补充读物
第二部分 软件工程测量
第7章 测量产品内部属性：规模
7．1 软件规模的各个方面
7．2 长度
7．2．1 代码
7．2．2 规格说明与设计
7．2．3 预测长度
7．3 重用
7．4 功能性
7．4．1 albrecht方法
7．4．2 cocom02．0方法
7．4．3 demarco方法
7．5 复杂性
7．5．1 测量算法的效率
7．5．2 测量问题的复杂性
7．6 小结
7．7 习题
7．8 补充读物
第8章 测量产品内部属性：结构
8．1 结构度量的类型
8．2 控制流结构
8．2．1 结构的流图模型
8．2．2 层次化度量
8．2．3 测试覆盖度量
8．3 模块性和信息流属性
8．3．1 模块性和信息流模型
8．3．2 全局模块性
8．3．3 形态
8．3．4 树杂度
8．3．5 内部重用度
8．3．6 耦合
8．3．7 内聚
8．3．8 信息流
8．3．9 信息流一测试覆盖度量
8．4 面向对象度量
8．5 数据结构
8．6 全面"复杂性"测量的困难
8．7 小结
8．8 习题
8．9 补充读物
8．10 奉章附录
第9章 测量产品外部属性
9．1 软件质量建模
9．1．1 早期模型
9．1．2 定义你自己的模型
9．1．3 is09126标准质量模型
9．2 测量质量的几个方面
9．2．1 基于缺陷的质量度量
9．2．2 可使用性度量
9．2．3 可维护性度量
9．3 小结
9．4 习题
9．5 补充读物
第10章 软件可靠性：测量和预测
10．1 可靠性理论基础
10．2 软件可靠性问题
10．3 参数式可靠性增长模型
10．3．1 jelinski-moranda模型
10．3．2 基于jelinski-moranda模型
的其他模型
10．3．3 littlewood模型
10．3．4 littlewood-verrall模型
10．3．5 非齐次poisson过程模型
10．3．6 对模型的普遍评论
10．4 预测的准确性
10．4．1 处理偏倚：u-图
10．4．2 处理噪声
10．4．3 prequential似然函数
10．4．4 选择最佳的模型
10．5 软件可靠性增长预测的再校准
10．6 运行环境的重要性
10．7 软件可靠性的其他方面
10．8 小结
10．9 习题
10．10 补充读物
第11章 资源测量：生产率、
团队和工具
11．1 生产率的含义
11．2 要测量哪些生产率
11．3 生产率测量
11．4 团队、工具和方法
11．4．1 团队结构
11．4．2 人员经验
11．4．3 方法和工具
11．5 小结
11，6 习题
11．7 补充读物
第12章 过程预测
12．1 优良的估计
12．1．1 什么是估计
12．1．2 评价估计的准确性
12．2 成本估计：问题和方法
12．2．1 成本估计问题
12．2．2 成本估计的通行方法
12．2．3 自底向上或自顶向下的估计
12．3 工作量和成本模型
12．3．1 基于回归技术的模型
12．3．2 cocomo模型
12．3．3 putnam的slim模型
12．3．4 多项目模型
12．4 现有建模方法存在的问题
12．4．1 模型结构
12．4．2 极度复杂的模型
12．4．3 产品规模估计
12．5 解决目前所采用估计方法
存在的问题
12．5．1 本地数据定义
12．5．2 校准
12．5．3 独立估计小组
12．5．4 减少输入的主观性
12．5．5 初步估计和重新估计
12．5．6 成本估计的可选择的规模度量
12．5．7 本地开发的成本模型
12．6 过程预测的含义
12．7 小结
12．8 习题
12．9 补充读物
第三部分 测量与管理
第13章 测量程序规划
13．1 何调度量计划
13．2 "为什么"与"什么"：开发目标、
问题和度量
13．2．1 其他测量框架
13．3 何时及何处：将度量映射到活动
13．4 如何：测量工具
13．5 谁：测量者、分析者和受影响者
13．5．1 不同视角
13．5．2 角色与职责
13．6 修订计划
13．7 小结
13．8 习题
13．9 补充读物
笫14章 测量实践
14．1 成功准则
14．2 小型测量
14．3 大型测量
14．3．1 美国国家航空航天局
一戈达德航天中心
14．3．2 惠普
14．3．3 contel
14．3．4 西门子
14．3．5 日立
14．4 经验教训
14．4．1 度量
14．4．2 人员
14．4．3 程序
14．4．4 实现
14．5 小结
14．6 习题
14．7 补充读物
第15章 软件工程实证研究
15．1 实证研究问题
15．1．1 经验主义与倡导者
15．1．2 优良的实验设计
15．1．3 模拟环境与真实环境
15．1．4 差的测量与优良的测量
15．1．5 短期审视与长期审视
15．2 研究产品
15．2．1 软件结构和维护
15．2．2 规模、结构和质量
15．3 研究资源
15．4 研究过程
15．4．1 净室研究
15．4．2 面向对象
15．4．3 审查
15．5 测量的现在和未来
15．5．1 大量减少度量数量
15．5．2 技术引入效果的测量
15．5．3 组织实证研究体系
15．6 小结
15．7 习题
15．8 补充读物
附录a 部分习题答案
附录b 度量工具
附录c 缩略词和术语表
参考文献(附评注)