python用于正交实验设计 正交试验测试用例

目录

 一，正交试验法的定义

二，正交试验法的一些基本概念

三，正交试验设计方法步骤

四，正交试验法案例分析

分析需求获取因子与水平

根据因子及水平数选择正交表

替换因子水平，获取试验次数

细化输出测试用例

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 一，正交试验法的定义

正交试验设计法依据Galois理论,从大量的（实验）数据（测试用例）中挑选适量的,有代表性的

点（例）,从而合理地安排实验（测试）的一种科学实验设计方法。改变了尺寸，测试程序都能

自动地处理。

二，正交试验法的一些基本概念

• 在一项试验中，把影响试验结果的量称为试验因素(因子)，简称因素
• 因素可以理解为试验过程中的自变量，试验结果可以看成因素的函数
• 在试验过程中，每一个因素可以处于不同的状态或状况，把因素所处的状态或状况，称为因素的水平，简称水平。
• 将正交试验选择的水平组合，列成表格，称为正交表。

正交表具有以下两个特点，即正交性

正交表必须满足这两个特点，有一条不满足，就不是正交表。

1，每列中不同数字出现的次数相等。这一特点表明每个因素的每个水平与其它因素的每个水平参与试验的几率是完全相同的，从而保证了在各个水平中最大限度地排除了其它因素水平的干扰，能有效地比较试验结果并找出最优的试验条件。

2，在任意2列其横向组成的数字对中，每种数字对出现的次数相等。这个特点保证了试验点均匀地分散在因素与水平的完全组合之中，因此具有很强的代表性

三，正交试验设计方法步骤

1. 分析需求获取因子与水平
2. 根据因子及水平数选择正交表
3. 替换因子水平，获取试验次数
4. 细化输出测试用例

四，正交试验法案例分析

1，分析需求获取因子与水平

 4因子，3水平

2，根据因子及水平数选择正交表

略

3，替换因子水平，获取试验次数