超几何分布模型与软件测试综述
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摘要：在概率论中，存在不同的概率分布。每一种分布都有其自身的优点，每一种分布都有适用的场景。当我们遇到问题需要建立概率分布模型时，要具体问题具体分析。超几何分布就是其中一种概率分布。软件测试是现代生活中非常重要的一个领域。一款我们即将使用的软件，只有经过测试，并且测试结果是合格的，我们才能够放心地去使用它。我们在得到软件可靠度的过程中，需要用超几何分布来建立模型，近似地拟合出结果，通过结果，对软件中存在的不可靠的地方进行修复完善。在以后的研究过程中，我们可以通过做实验，把软件测试的过程，以及超几何分布建模的过程，实现出来，真实地去得到一款软件的软件可靠度。
关键词：超几何分布;软件测试;软件工程;BUG;软件可靠度
中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）08-0096-02
0 引言
现代与古代不一样：在古代，人们无法使用电脑和手机;在现代，人们可以使用电脑和手机。人们每天花大量的时间在网络上，人们可以在网络上下载并使用各式各样、数以万计的软件。软件数量的井喷式增长，加剧了不可靠软件的增长速率。为了能够让人们更加放心地使用更多的软件，我们就要不断的对软件进行测试。没有经过测试的软件，是无法保证在用户使用的过程中出错概率小的。
在对软件进行测试之前，我们首先要了解软件测试的基本概念以及原则。我们在测试的过程中，不能够违背软件测试的基本概念和原则。我们在测试的过程中，同时要注意测试数据的汇总和分析，因为测试数据要通过超几何分布建立起模型。通过建立起的模型，我们能够近似地得知软件的可靠性。整个业务流程完整地执行后，才能放心地将软件交付给用户去使用。
1 超几何分布模型概述
在统计学中存在多种概率分布，我们要学好这些概率分布。每一种分布都有其自身的特点，以及应用场景。我们要比较清楚每一种分布之间的区别以及联系。在本篇論文中，重点讲解一下超几何分布模型。
超几何分布模型是非常特殊的一类模型，我们要知道其特殊的地方。超几何分布作为一种概率分布，最大的特点是不放回取样，即每次进行取样实验时，每次实验并非相互独立的，总体中各单位被抽中的概率先后不同。超几何分布的总体的容量是要已知的（总体个数有限），否则无法按照超几何分布来建立正确的模型。与超几何分布有一定联系的就是二项分布，两种分布之间，既有联系，又有区别。我们既要知道其中的联系，也要知道其中的区别，不能把两种分布混为一谈。为了能够更加清晰地说明超几何分布的模型，我们首先将超几何分布的数学公式表示出来：
（1）
式（1）表示随机变量X的概率分布[1]，这个概率分布符合超几何分布。根据式（1）求出结果后，我们就可以根据求得的结果画出图形来，拟合出一条代表软件可靠度的光滑的曲线。其实，我们根据问题的不同，还可以继续深入地进行计算，计算超几何分布的期望和方差。期望和方差在数学中是完全不同的两个概念，我们在平时研究的过程中需要仔细探究，以免混淆两个概念。
超几何分布与超几何函数有关。这一章主要介绍到了超几何分布的一些基本概念以及公式，下一章就要介绍软件测试的一些基本概念和技术。
2 软件测试概述
如同统计学中的不同的分布，软件测试按照不同的标准，也有不同的分类[2]。不同的软件测试技术，有其自身的特性，有其相适合的应用场景。
白盒测试的方法有：静态白盒法、侵入式法、路径覆盖法等[3];黑盒测试的方法有：等价类划分法、边界条件法、决策表法等[4];灰盒测试的方法有：灰盒测试介于白盒测试和黑盒测试之间，结合了黑盒测试和白盒测试的优点[5]。每一种测试技术，都有其自身的优点，我们要在不同的情景中，使有最有效的测试方法。要想让每一次的测试结果都达到最佳效果，我们有的时候要采取结合的方法来进行测试，比如白盒测试与黑盒测试相结合来进行测试。
我们在进行软件测试的过程中，既要对源程序进行检查，也要对文档进行检查。在检查源程序的过程中，动态测试是要执行源程序进行检查，而静态测试不需要执行源程序就可以进行检查[6]。
没有软件需求规格说明书，我们就不能进行软件测试。软件需求规格说明书是我们判断软件中是否存在BUG的标准，即：符合软件需求规格说明书的功能，这一项功能没有BUG;而不符合软件需求规格说明书的功能，这一项功能就存在BUG，存在的BUG可能是固有错误，也有可能是人为添加进去的错误。测试人员负责设计测试用例，测试用例要有一些优良的特性：每一个测试用例，都要测试出软件的功能是否存在BUG。
3 结论
本文简单地介绍了超几何分布模型和软件测试技术。超几何分布模型是数学中的概念，软件测试技术是计算机专业中的概念，两者看似毫不关联，但是，只要我们仔细去研究，通过做实验，就能很好地将两者结合起来。通过本文的介绍，我们发现超几何分布与软件测试，两者之间紧密的关联。为了达到最佳效果，二者缺一不可。
参考文献
[1] 徐泽娟.超几何分布的数字特征和概率计算[J].兰州石化职业技术学院学报，2017，17（4）：29-31.
[2] 于营，周雪，刘小飞，等.多元教学模式下的《软件测试技术》课程设计探讨[J].公关世界，2020（10）：136-137.
[3] 刘晓明.软件测试及其自动化模型的研究[D].无锡：江南大学，2009.
[4] 朱立元.S企业物流管理信息系统的设计与实现[D].长春：吉林大学，2017.
[5] 庞欣然，邵黎勋，柏立悦.安全关键嵌入式产品灰盒测试方法的有效实践[J].仪器仪表标准化与计量，2019（1）：19-21.
[6] 陶静.计算机软件测试技术的浅析[J].通讯世界，2013（9）：92-93.
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