A partial oracle for uniformity statistics
A partial oracle for uniformity statistics
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DOI：
10.1007/s11219-019-09459-0
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发表时间：
2019-08
影响因子：
1.9
通讯作者：
Krishna Patel;R. Hierons
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Krishna Patel;R. Hierons
本文研究了均匀性统计的测试实现问题。在本文中，我们使用变形测试来解决检查一个或多个测试执行的输出的一致性统计的预言问题。我们定义了一个使用回归分析（基于回归模型的变形关系）的部分预言机。我们研究了我们的部分神谕的有效性。我们发现，该技术可以实现范围从77.78%到100%的突变分数，并倾向于在这个范围内更高的突变分数。这些结果是有希望的，并表明基于回归模型的变形关系的方法是一种可行的方法，减轻预言的问题，在实现的均匀性统计，并可能其他类别的统计，例如相关统计。
This paper investigates the problem of testing implementations of uniformity statistics. In this paper, we used metamorphic testing to address the oracle problem of checking the output of one or more test executions, for uniformity statistics. We defined a partial oracle that uses regression analysis (a regression model–based metamorphic relation). We investigated the effectiveness of our partial oracle. We found that the technique can achieve mutation scores ranging from 77.78 to 100% and tends towards higher mutation scores in this range. These results are promising and suggest that the regression model–based metamorphic relation approach is a viable method of alleviating the oracle problem in implementations of uniformity statistics, and potentially other classes of statistics, e.g. correlation statistics.