Autoren
Ryan Lekivetz (1) und Joseph Morgan (1)
Zugehörigkeiten
(1) JMP Statistical Discovery LLC
Zeitschrift
Zeitschrift für statistische Theorie und Praxis
Veröffentlichungsdatum
2020
Abstrakt
Testingenieure nutzen zunehmend Testreihen, um Testfälle für komplexe Systeme zu generieren. Dieser Ansatz, bekannt als kombinatorisches Testen, hat sich als kosteneffiziente Methode erwiesen, um hochwirksame Testfälle zu ermitteln, die Fehler im System aufgrund der Kombination mehrerer Eingangsgrößen aufdecken. Treten solche Fehler auf, muss der Testingenieur die auslösenden Eingangsgrößen und zugehörigen Werte bestimmen. Dies erfordert typischerweise die Prüfung einer langen Liste potenzieller Ursachen und unter Umständen sogar Folgetests, um die Anzahl der möglichen Ursachen zu reduzieren. Dieser Artikel befasst sich mit diesem Problem, indem er das Vorwissen von Testingenieuren über das zu testende System berücksichtigt. Wir zeigen, wie dieses Wissen genutzt werden kann, um die Effektivität einer Testfallsuite vor deren Ausführung zu bewerten und zu verbessern. Abschließend betrachten wir den Fall von auftretenden Fehlern und zeigen, wie dieses Vorwissen bei der Bestimmung der auslösenden Eingangsgrößen und zugehörigen Werte hilfreich sein kann. Darüber hinaus vergleichen und kontrastieren wir im gesamten Artikel die Verwendung von Abdeckungsarrays zum Testen komplexer technischer Systeme mit der Verwendung von faktoriellen Experimenten in traditionellen experimentellen Designumgebungen.
Zitat
Lekivetz, R. und Morgan, J., 2020. Abdeckende Arrays: Nutzung von Vorinformationen für Konstruktion, Bewertung und zur Erleichterung der Fehlerlokalisierung.Zeitschrift für statistische Theorie und Praxis, 14(1), S. 7, https://doi.org/10.1007/s42519-019-0075-2 .
