Sujatha Dandu, Kiranmai Rage, M.Sundar Raj, Nilamadhab Mishra , D.Sivakumar e S. Mohan
A previsão de vulnerabilidades de software procura diminuir os gastos com a automatização de testes, levando os utilizadores à categorização padrão de software empresarial. Em muitas empresas, os preditores de defeitos são frequentemente utilizados para prevenir defeitos de software para poupar tempo, melhorar a qualidade, testar e melhorar a alocação de recursos para cumprir os cronogramas. A implementação de modelos de previsão de deficiência de pacotes estatísticos na vida quotidiana é altamente desafiante, como resultado da necessidade de antecipar o próximo lançamento ou novos tipos de projetos melhores com muito mais dados e medições diferentes e também informações de falhas anteriores. Neste estudo, a nossa técnica quantitativa demonstra como as falhas em versões ou empreendimentos recentes de software são adequadamente previstas. Utilizámos 20 conjuntos de dados de lançamentos de desenvolvimento de software, 5 variáveis e construímos um modelo utilizando análise sumária, correlações e vários modelos lineares com um nível de confiança de 95% (CI). O valor R-quadrado foi de 0,91 e o seu desvio padrão é de 5,90 por cento nesta análise de regressão linear múltipla adequada. O modelo de deficiência para testes de software está a ser utilizado para antecipar problemas em vários programas de teste e implementações comerciais. Comparando as falhas reais e previstas, descobrimos 90,76% de precisão.
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