No contexto do gerenciamento da qualidade, as métricas de p...
No contexto do gerenciamento da qualidade, as métricas de produto são métricas de previsão usadas para medir atributos internos de um sistema de software, podendo ser classificadas como dinâmicas ou estáticas. Correlacione as métricas estáticas de produto de software aos seus respectivos objetivos de medida e assinale a opção que apresenta a sequência correta.
MÉTRICAS
I - Fan-in
II - Fan-out
III - índice Fog
IV - Comprimento de identificadores
V - Complexidade ciclomática
OBJETIVO DE MEDIDA
( ) Complexidade de controle de um programa.
( ) Número de funções que são chamadas pela função.
( ) Comprimento médio de palavras e sentenças em documentos.
( ) Número de funções ou métodos que chamam outra função ou método.
( ) Comprimento médio de nomes de variáveis, classes e outros termos de identificação.
( ) Comprimento médio das
funções cíclicas.
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Métricas estáticas de produto de software:
Fan-in: é a medida do número de funções ou métodos que chamam outra função ou método (digamos X).
Fan-out é o número de funções que são chamadas pela função de X.
Comprimento de código: tamanho de um programa. Geralmente, quanto maior o tamanho do código de um componente, mais complexo e sujeito a erros o componente é. É uma das métricas mais confiáveis para prever a propensão a erros em componentes.
Complexidade ciclomática: medida da complexidade de controle de um programa. Pode estar relacionada à compreensibilidade de programa.
Comprimento de identificadores: comprimento médio dos identificadores (nomes de variáveis, classes, métodos etc.) em um programa. Quanto mais longos os identificadores, mais provável que sejam significativos e, portanto, mais compreensível o programa.
Profundidade de aninhamento condicional: Essa é uma medida da profundidade de aninhamento de declarações if em um programa. Declarações if profundamente aninhadas são difíceis de entender e potencialmente sujeitas a erros.
Índice Fog: Essa é uma medida do comprimento médio de palavras e sentenças em documentos. Quanto maior o valor de um índice Fog de um documento, mais difícil a sua compreensão.
Fonte.: Sommerville - Cap 24.
@papirobizurado
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