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* 检验有效性 Test the effectiveness 有效性检验是了解它们对我们是否有实际意义 Effectiveness testing is to know whether they have practical significance for us. 例如,两个随机数据集之间高度相关是有可能的。相关性的有效性决定这种可能性。 For example, high correlation between two random datasets is possible. Effectiveness decided this possibility. 对于有15个或更多数据的一个样本来说,存在的高度相关性一般比较有用。 For a 15 data or more sample, the existing of high correlation is compared commonly useful. 数据项过多,有效性检验一般易于令人误解。 Too much data item will lead to validity check generally easy to misleading. * 检验有效性 Test the effectiveness 高度相关性有误导作用,高度有效性同样也有误导作用。 High correlation have misled effect, high efficiency also have misled effect. 当数据项较少时,更多地注意其有效性; When data item is fewer, paid more attention to it’s effectiveness. 当数据项很多时,观察相关性。 When data item is many, observing the correlation. 因此,比如在新改编的LOC和规划目的时间的关系上,我们希望高相关性和高有效性。 So, for the relation of the new adaptation of the LOC and planning purpose , we hope that high correlation and high efficiency. * 精确性和准确性Precision Accuracy Imprecise and inaccurate Precise and inaccurate Imprecise and accurate Precise and accurate x x x x x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x x * 度量的精确性Measurement Precision 需要精确的度量定义 当两个人测量同一个物品,他们是否会得到相同的结果? When two people measure the same thing, will they get the same result? 要适合的应用度量The measure must also be properly applied. 不同的人可能会有不同的数据库元素的定义 Different people will likely have different definitions of database elements. Pascal代码行与汇编语言的代码行不同 Pascal LOC do not equate to assembler LOC. 新编的代码行与修改的代码行不同 New LOC are not the same as modified LOC. 逻辑的代码行与物理的代码行不同 Logical LOC do not equate to physical LOC. 某个人的C++代码行可能与其他人的C++代码没有关系 One person’s C++ LOC may not relate to someone else’s C++ LOC. * 自动计数器Machine Countable 手工:非常的耗时,且不准确 Manual size counting is time-consuming and inaccurate. 自动计数器:只对已定义的产品特征有效 Automated counters will only work for defined product characteristics. 计数器可能会很复杂,这个取决于 Counters can be complex, depending on the 选择的规模定义size definition sele
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