Calidad del Software

El uso exclusivo de criterios cualitativos es suficiente para evaluar la calidad del software. Verdadero. Falso.

Las métricas de software permiten obtener datos cuantitativos que pueden ser almacenados y comparados entre distintas etapas del desarrollo del producto o entre diferentes proyectos. Verdadero. Falso.

Una métrica de software debe ser capaz de utilizar combinaciones extravagantes de unidades para obtener resultados más precisos. Verdadero. Falso.

El proceso de medición de software incluye la actividad de "feedback", que se refiere a la comunicación al equipo de desarrollo de las recomendaciones derivadas de la interpretación de las métricas. Verdadero. Falso.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta sobre la "formulación" en el proceso de medición?. La formulación consiste en la recolección de los datos necesarios para calcular las métricas. La formulación se refiere a la selección de medidas y métricas apropiadas para representar el software que se está desarrollando. La formulación es una etapa en la que se realiza el análisis computacional de las métricas.

¿Cuál es una de las características más importantes de una buena métrica de software?. Debe ser difícil de entender para que solo los expertos puedan interpretarla correctamente. Debe ser fácil de entender y computar. Debe basarse en un único atributo del software.

¿Cuál de las siguientes actividades forma parte del proceso de medición de software?. Solo análisis. Solo formulación. Formulación, recolección, análisis, interpretación y feedback.

¿Cuál es la finalidad principal de utilizar métricas de software durante el proceso de desarrollo?. Reducir el tiempo de desarrollo de forma inmediata. Obtener medidas objetivas sobre la calidad del software que se está desarrollando. Reemplazar el juicio humano con datos numéricos.

¿Qué atributo es esencial para que una métrica de software sea empírica e intuitivamente convincente?. Debe basarse en la percepción subjetiva de los desarrolladores. Debe ajustarse a las nociones intuitivas del ingeniero sobre el atributo del producto que se evalúa. Debe ser compleja para que la interpretación sea más precisa.

Una métrica de software debe ser independiente del lenguaje de programación utilizado en el desarrollo del software. Verdadero. Falso.

La métrica LOC es la suma de CLOC (líneas de comentarios) y NCLOC (líneas de código que no son comentarios). Verdadero. Falso.

La densidad de comentarios se calcula como DOC = CLOC / LOC. Verdadero. Falso.

Las métricas de Halstead se basan en los tokens que aparecen en el código fuente, los cuales se dividen solo en operadores. Verdadero. Falso.

El tiempo para entender o implementar un módulo utilizando las métricas de Halstead se calcula como T = E / 18, donde E es el esfuerzo. Verdadero. Falso.

¿Cuál de las siguientes métricas se utiliza para calcular la complejidad de un módulo a partir de los tokens del código?. Métricas de McCabe. Métricas de Halstead. Métricas de ciclo de vida.

¿Qué representa la métrica "Volumen" (V) en las métricas de Halstead?. La cantidad de operadores en el código. La cantidad total de tokens en el código. El esfuerzo requerido para entender o implementar el código.

¿Cómo se calcula la "Dificultad" (D) en las métricas de Halstead?. D = N1 * N2. D = (N1 / 2) * (N2 / n2). D = N / log2 n.

¿Qué métrica clásica proporciona una medida de la cantidad de código que no está documentado?. NCLOC. LOC. CLOC.

¿Qué métrica clásica se utiliza para determinar la cantidad de código comentado en relación con el total de líneas de código?. LOC. DOC. CLOC.

El "volumen" de un programa, según las métricas de Halstead, es mayor cuando el vocabulario es pequeño y el número total de tokens es bajo. Verdadero. Falso.

La complejidad ciclomática (V(G)) mide la complejidad de un programa basándose en el número de caminos independientes a través del flujo de control del programa. Verdadero. Falso.

Si un módulo tiene una complejidad ciclomática mayor a 50, se considera sencillo de mantener. Verdadero. Falso.

El Fan-in de un módulo mide cuántos módulos son llamados por ese módulo. Verdadero. Falso.

La complejidad ciclomática tiene una correlación directa con el número de errores en el código. Verdadero. Falso.

¿Cuál es la fórmula básica para calcular la complejidad ciclomática (V(G)) de un programa?. V(G) = E - N + 2P. V(G) = E + N + P. V(G) = (E * N) / P.

¿Qué indica un valor de complejidad ciclomática (V(G)) de 10 o menos en un módulo?. El módulo es muy complejo y difícil de mantener. El módulo tiene una complejidad moderada y debe ser simplificado. El módulo es sencillo de mantener y entender.

¿Qué significa un valor elevado de Fan-out para un módulo?. El módulo es muy autónomo y no depende de otros módulos. El módulo tiene muchas dependencias, ya que llama a varios otros módulos. El módulo tiene pocos recursos y es difícil de mantener.

¿Qué relación existe entre el Fan-in de un módulo y la cantidad de módulos que dependen de él?. A mayor Fan-in, menos dependencias tiene el módulo. A mayor Fan-in, más dependencias tiene el módulo. Fan-in no tiene impacto sobre las dependencias de un módulo.

¿Qué indica una alta complejidad ciclomática (V(G)) en un módulo?. El módulo es más fácil de probar y mantener. El módulo puede tener una mayor probabilidad de errores y es más difícil de mantener. El módulo es menos susceptible a errores y más fácil de entender.

El Fan-out de un módulo siempre debe ser bajo para garantizar una alta calidad y bajo acoplamiento. Verdadero. Falso.

La métrica MHK propuesta por Henry y Kafura se calcula utilizando el número de sentencias del módulo, el Fan-in y el Fan-out. Verdadero. Falso.

El número de sentencias de un módulo (length(i)) no influye en el cálculo de la métrica MHK. Verdadero. Falso.

La métrica WMC mide la complejidad de una clase en un sistema orientado a objetos. Verdadero. Falso.

El CBO (Coupling Between Objects) mide cuántas clases están acopladas con una clase específica. Verdadero. Falso.

¿Cómo se calcula la métrica MHK propuesta por Henry y Kafura?. MHK = length(i) * (fan_in(i) * fan_out(i)). MHK = length(i) * (fan_in(i) * fan_out(i))^2. MHK = (fan_in(i) + fan_out(i)) * length(i).

¿Qué mide la métrica DIT (Depth of Inheritance Tree) en un sistema orientado a objetos?. El número de métodos dentro de una clase. La profundidad del árbol de herencia de una clase. El número de subclases asociadas a una clase.

¿Cuál es la principal utilidad de la métrica CBO (Coupling Between Objects) en los sistemas orientados a objetos?. Medir la cohesión entre los métodos de una clase. Medir el esfuerzo necesario para el mantenimiento y las pruebas de una clase. Medir la cantidad de subclases que heredan de una clase.

¿Qué métrica mide la falta de cohesión entre los métodos de una clase en un sistema orientado a objetos?. NOC. RFC. LCOM.

¿Qué métrica se utiliza para medir el número de métodos que pueden ser ejecutados por un objeto de una clase como respuesta a un mensaje recibido?. WMC. CBO. RFC.

El NOC (Number of Children) mide el número de métodos definidos dentro de una clase. Verdadero. Falso.

La métrica RFC (Response For a Class) mide la cantidad de métodos de una clase que pueden ser ejecutados por un objeto como respuesta a un mensaje. Verdadero. Falso.

La métrica LCOM (Lack of Cohesion in Methods) se calcula como la diferencia entre el número de pares de métodos que comparten variables de instancia y aquellos que no las comparten. Verdadero. Falso.

Las métricas MOOD/MOODS se enfocan principalmente en la evaluación de la estructura interna de las clases, como la encapsulación, la herencia y el polimorfismo. Verdadero. Falso.

La métrica LCOM se aplica solo a métodos que comparten variables de instancia, sin tener en cuenta las operaciones set/get. Verdadero. Falso.

¿Cómo se calcula la métrica RFC (Response For a Class)?. Como el número de métodos que pueden ser ejecutados por un objeto de la clase. Como el número total de métodos de la clase. Como el número de métodos llamados directamente por el objeto.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta respecto a la métrica LCOM?. LCOM mide la falta de cohesión entre los métodos de una clase, y un valor alto de LCOM indica una baja cohesión. LCOM mide el número de métodos que una clase puede ejecutar en respuesta a un mensaje. LCOM no tiene en cuenta los constructores ni las operaciones set/get.

¿Qué aspectos mide el conjunto de métricas MOOD/MOODS propuesto por Brito e Abreu?. Solo la cantidad de métodos en una clase. Características como la encapsulación, herencia, polimorfismo y paso de mensajes. La cantidad de relaciones entre clases y el número de líneas de código.

¿Qué métrica de Lorenz y Kidd mide la complejidad relacionada con la herencia en sistemas orientados a objetos?. NOC (Number of Children). DIT (Depth of Inheritance Tree). RFC (Response For a Class).

En el ejemplo de cálculo de LCOM, si se tienen 3 pares de métodos que no comparten variables de instancia y 1 par que sí las comparten, ¿cuál es el valor de LCOM?. 1. 2. 3.

Las métricas para diagramas UML proponen un conjunto de métricas específicas para evaluar la calidad del diseño de clases y diagramas de transición de estados. Verdadero. Falso.

El Índice de Madurez del Software (SMI) propuesto en la IEEE Standard 982.1-1988 mide la estabilidad de un producto de software mediante el número de módulos que han cambiado, sido agregados o desestimados. Verdadero. Falso.

La IEEE Standard 982.1-2005 mantiene el Índice de Madurez del Software (SMI) como una métrica válida para evaluar la madurez de un software. Verdadero. Falso.

El Índice de Madurez del Software (SMI) puede tomar valores negativos si el número de módulos agregados y desestimados no está balanceado adecuadamente. Verdadero. Falso.

El plugin Eclipse Metrics plugin 1.3.8 está diseñado para aplicar métricas sobre la complejidad de la estructura de clases en código C++. Verdadero. Falso.

¿Qué métricas soporta la herramienta C and C++ Code Counter?. Líneas de código, complejidad de McCabe, métricas MOOSE y métricas MHK. Complejidad ciclomática, métricas de Halstead, y métricas LCOM. Solo métricas de líneas de código.

¿Cuál es el propósito principal de la herramienta Metriculator?. Medir la complejidad de estructuras de clases en código Java. Aplicar varias métricas sobre código C++ dentro del IDE Eclipse. Permitir aplicar métricas como líneas de código y complejidad de McCabe sobre código C++ mediante un plugin de Eclipse.

¿Por qué la IEEE Standard 982.1-2005 desestima el Índice de Madurez del Software (SMI)?. Porque se considera una métrica redundante. Porque puede tomar valores negativos, lo que lo hace inconsistente para evaluar la madurez del software. Porque no tiene en cuenta el número de módulos desestimados de versiones anteriores.

¿Qué herramienta permite aplicar métricas específicas sobre la complejidad de la estructura de clases para código Java?. Eclipse Metrics plugin 1.3.8. Metriculator. C and C++ Code Counter.

En el Índice de Madurez del Software (SMI), ¿qué representa el valor de Fc?. El número de módulos agregados a la release actual. El número de módulos que no han sido cambiados. El número de módulos cambiados en la release actual.

El Índice de Madurez del Software (SMI) toma en cuenta tanto los módulos agregados como los módulos desestimados para calcular la estabilidad de un producto software. Verdadero. Falso.