通過預(yù)測監(jiān)視，從圖7和圖8中可以看出，兩條TS曲線的變化規(guī)律都很不明顯，曲線的變化在一個(gè)特定的上下限范圍之內(nèi)的趨勢也不是很明確，且也并不是在“0”上下移動，所以可以初步斷定，對于我們給定的數(shù)據(jù)，用S型曲線擬合得到的模型的漸近值K值是不穩(wěn)定的，換句話說，過去起作用的模型在未來的預(yù)測中反而變得無效。

　　通過對K值的趨勢和TS的變化進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析得出，根據(jù)我們所給出的項(xiàng)目數(shù)據(jù)得出的K值是不斷變化的，要根據(jù)數(shù)據(jù)的更新不斷的更新模型的K值，而不是永遠(yuǎn)的使用單一的K值。

　　由以上這個(gè)例子，我們想說明的是，趨近值K值是否穩(wěn)定，并不是單靠觀察數(shù)據(jù)能得出來的，而是需要通過實(shí)驗(yàn)具體分析。而這節(jié)給出的分析方法，到目前為止，是考量K值是否穩(wěn)定的較為常用的方法。

　　下面給出一個(gè)較為不同的例子。使用的數(shù)據(jù)來自于另一項(xiàng)目每周發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)。如圖9所示，圖中的曲線是利用Gompertz模型擬合后得到的K值的趨勢變化情況。

圖9 每周發(fā)現(xiàn)缺陷數(shù)用Gompertz曲線模型擬合后的K值變化

　　從圖9可以看到這樣一種與之前那個(gè)例子不同的情況。在這個(gè)例子中，K值的變化并非遵循著指數(shù)模型或其它非線性模型的變化趨勢；K值也同樣不是以類似水平直線的形狀穩(wěn)定發(fā)展，而是以1200.0（近似）為中心，趨勢由震蕩—>趨于平穩(wěn)，震蕩的幅度由大幅震蕩逐步減小，一直趨近于震蕩的中心值（1200.0）。單純的從理論上看，這可能是一種較好的結(jié)果，K值的變化逐步減小 ，終趨近于一個(gè)穩(wěn)定值，這樣，我們可以得到我們想計(jì)算得出的穩(wěn)定的參數(shù)K。然而從實(shí)踐中來看 ，我們這組實(shí)驗(yàn)有著一定的局限性，其中重要的，是用于預(yù)測的數(shù)據(jù)量較少（這個(gè)例子中僅有12個(gè)數(shù)據(jù)），這樣的情況下，得到的結(jié)果可能是局部的，后期的發(fā)展可能并不遵循一樣的規(guī)律。

　　這里我們想傳達(dá)一種觀點(diǎn)：K值穩(wěn)定性的預(yù)測是S型曲線模型的一個(gè)重要方面。在缺陷預(yù)測中，知道了K值，也知道了終會出現(xiàn)多少缺陷 ，從而得出目前還沒有發(fā)現(xiàn)多少缺陷，軟件是否可以發(fā)布 。如果K值是穩(wěn)定的，那么可以盡早的知道終的缺陷數(shù)；如果K值是不穩(wěn)定的，則需要對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行多次的擬合，以找到合適的數(shù)據(jù)，甚至可能更新或更換選擇的模型。

　　所以，在利用S型曲線模型進(jìn)行缺陷的預(yù)測時(shí)，應(yīng)當(dāng)同時(shí)對K進(jìn)行分析，從而得出更準(zhǔn)確的結(jié)果。

　　到這里為止，關(guān)于K值穩(wěn)定性的討論暫時(shí)告一段落了。不知道大家都有些什么看法，歡迎留言~