Factor Covering Design and Equivalence Partitioning을 이용한 JMP® Genomics 검증저자
Wenjun Bao, JMP, 개발 테스트 매니저, SAS
Joseph Morgan, JMP 수석 소프트웨어 개발자, SAS 조셉 모건
JMP Genomics는 과학자들에게 유전체학 및 유전학 연구에서 생성 된 대용량 데이터 세트를 분석 할 수있는 정교한 통계 소프트웨어 환경을 제공합니다. JMP Genomics는 현재 200 개 이상의 분석 절차 (AP)를 제공합니다. 각 AP는 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)에 의해 액세스됩니다. 이러한 AP는 다양한 GUI 컨트롤에서 액세스 할 수있는 다양한 옵션을 제공하여 사용자가 사용 가능한 데이터를 쉽게 분석 할 수 있도록합니다. 이러한 절차의 유효성 검사는 인터페이스의 복잡성과 사용 가능한 옵션의 조합 속성을 감안할 때 매우 시간 소모적 인 작업이 될 수 있습니다. 예를 들어 분산 분석 (ANOVA) AP는 21 개의 GUI 제어로 구성되며 각 제어는 2 ~ 15 개의 옵션을 제공합니다. 철저한 테스트를 위해서는 약 170 억 개의 테스트 시나리오가 필요합니다. 테스트를 실시하고 평가하는 데 각 시나리오에 5 초가 필요하다고 가정하면 한 세트의 테스트를 완료하는 데 약 2651 년이 소요됩니다. 따라서 철저한 테스트가 불가능합니다. 다행히도, 디자인을 다루는 팩터를 사용하면 테스트 품질에 악영향을 미치지 않으면 서 필요한 테스트 시나리오의 수를 크게 줄일 수 있습니다. 실제로 소프트웨어 유효성 검사를위한 테스트 시나리오를 유도하는 이러한 접근 방식은 철저한 테스트와 거의 같은 효과가 있지만 비용은 대폭 절감됩니다. 결과적으로, 디자인 및 동등한 파티셔닝을 다루는 요소는 JMP Genomics 검증의 효율성과 효과를 향상시키는 데 핵심적인 역할을합니다.
https://www.youtube.com/watch?v=1xg4zz64Zjc
실험 설계
