山东可靠性测试，抗盐雾腐蚀实验
有多少故障条件得到解决而没有再次发生。该指标的计算公式为X = A1 / A2
其中，A1是试验期间解决且不再发生的故障总数，A2是检测到的故障总数。显然，每个组织都希望该值等于1。然而，在现实生活中，有些故障次并没有得到正确解决；故障再次发生的次数越多，该指标就越接近零。标准建议监控该指标的趋势，而不是将其作为时间快照。
故障密度
在定义的试用期内发现的故障数量与系统规模的比较。计算公式如下
X = A / B
A是检测到的故障数量，B是系统规模。这是一个为重要的趋势指标。测试阶段越晚，我们希望该指标越低。在讨论故障密度时必须注意两点。对同一缺陷的重复报告会使结果失真，错误报告也是如此（在这种情况下，并不存在真正的缺陷，而是由测试环境、不良测试用例或其他外部问题导致的故障）。这个指标可以很好地衡量测试用例的有效性。一种不那么友好的观点可能认为，它是对代码发布时有多糟糕的一种衡量。
故障排除率（Fault removal） 衡量有多少缺陷得到纠正。该指标由两部分组成：一部分是实际发现的缺陷，另一部分是潜在缺陷的估计数量。计算公式为X = A1 / A2，Y = A1 / A3
其中，A1为已纠正缺陷的数量，A2为实际发现缺陷的总数，A3为系统中潜在缺陷的估计总数。实际上，个公式是衡量有多少已发现的缺陷没有被消除。如果X的值为1，则表示发现的每一个缺陷都被清除了；X的值越小，则表示系统中残留的缺陷越多。与其他一些指标一样，如果将其视为一种趋势，而不是孤立的时间，那么这种测量就更有意义。
如果Y的估计值大于1，企业可能需要调查软件是否存在特别多的缺陷，或者基于可靠性增长模型的估计是否有误。如果Y明显小于1，企业可能需要调查测试是否不足以发现所有缺陷。请记住，重复的事故报告会影响这一指标。Y越接近1.0，系统中剩余的缺陷就越少（假设可靠性模型是合适的）。
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