假設n個測試人員正在測試給定時間段內的相同應用程序。每個測試人員發現了一組給定的錯誤（某些錯誤由多個測試人員檢測到）。根據顯示的錯誤數量預測錯誤總數
例如：
測試儀1發現的錯誤{1,2,3,4,5} 儀2發現的錯誤{3,5,6,7} 測試儀3發現的錯誤{1,3， 5,8,9,10}
假設所有錯誤都具有相同的概率被檢測到，我可以估計有多少未檢測到的錯誤是我的應用程序？
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更大的挑戰：如何計算的x未被發現的錯誤的概率是多少？
這裏是一個博客帖子我在這個問題上寫道：How many errors are left to find?
當然沒有模型可以準確地告訴你，但是這是不是在風中的手指更好。
假設所有的bug都有相同的概率被檢測到，我可以估計我的應用程序中有多少未檢測到的錯誤嗎？
你的假設是不正確的，但回答你的問題。
例如：
測試儀1發現的錯誤{1,2,3,4,5}儀2發現的錯誤{3,5,6,7}測試儀3發現的錯誤{1,3， 5,8,9,10}
你有10個已知的錯誤。
測試人員1發現了50％的錯誤，測試人員2發現了40％的錯誤，測試人員3發現了60％的錯誤。
乘以3號在一起（0.50 X 0.40 X 0.60），收益率0.12
您可以估算出你發現的bug的12％，或者說有85條多種蟲子找。
那麼，爲什麼這麼低呢？
我們正在計算剩餘錯誤的可能數量。
再舉一個例子。假設你的3個測試人員發現了相同的6個錯誤。他們發現所有的錯誤的概率很高。
而這就是乘法所做的。乘以1 x 1 x 1得出1.
讓我們舉一個更糟糕的例子。假設你的3個測試人員發現了6個獨特的錯誤。我們必須假設有更多的錯誤，因爲沒有人發現相同的錯誤。
而這就是乘法所做的。乘以.33 x .33 x .33會產生0.04或4％的錯誤。
我知道這似乎是一個很低的數字。但是當3人發現6個獨特的錯誤時，4％是保守估計。
任命一個項目破壞者，詳見http://c2.com/cgi/wiki?ProjectSaboteur。基本思想是你故意注入N個隨機錯誤，然後經歷一個測試周期。您的測試將檢測到這些N的一部分，並且通過將已知錯誤的數量除以該部分，您可以估計錯誤的總數。當然，這個方法有很多問題。
有趣的問題。我不認爲你已經指定了足夠的參數來提供解決方案。考慮運行次數和測試覆蓋率。 – 2011-02-16 19:43:21
@保羅·納森：這就是我的全部意見。三位測試人員每次測試同一個應用程序約40小時，而沒有任何方法或指導。 – 2011-02-16 19:47:09
*「假設所有的bug都具有相同的可能性」* - 這僅僅是一個理論問題，還是你打算依賴你提出的答案？這似乎是一個非常危險的假設，如果你打算對結果度量值加大權重。 – testerab 2011-02-16 21:01:12