Запис Детальніше

Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем на базі VB

Репозитарій Вінницького Національного Технічного Університету

Переглянути архів Інформація
 
 
Поле Співвідношення
 
Title Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем на базі VB
Нелинейная регрессионная модель для оценки размера программного обеспечения информационных систем на базе VB
Non-linear regression model to estimate the software size of VB-based information systems
 
Creator Приходько, С. Б.
Приходько, Н. В.
 
Subject нелінійна регресійна модель
довірчий інтервал
інтервал передбачення
оцінювання розміру програмного забезпечення
система на базі VB
нормалізуюче перетворення
негаусові дані
нелинейная регрессионная модель
доверительный интервал
интервал предсказания
оценка размера программного обеспечения
система на базе VB
нормализирующее преобразование
негауссовые данные
non-linear regression model
confidence interval
prediction interval
software size estimation
VB-based system
normalizing transformation
non-Gaussian data
 
Description Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних VB-систем побудована на основі нормалізації чотиривимірного негаусового набору даних (фактичний розмір програми в тисячах рядків коду, загальна кількість класів, загальна кількість зв'язків і середня кількість атрибутів на клас в концептуальній моделі даних з 32 систем) за допомогою багатовимірного перетворення Джонсона для сімейства SB. Виконано порівняння побудованої моделі з лінійною регресійної моделлю і нелінійними регресійними моделями на основі десяткового логарифму і одновимірного перетворення Джонсона. Модель, що побудована, в порівнянні з іншими регресійними моделями (як лінійними, так і нелінійними), має більший множинний коефіцієнт детермінації, менше значення середньої величини відносної похибки та менші ширини довірчого інтервалу і інтервалу передбачення нелінійної регресії.
Нелинейная регрессионная модель для оценки размера программного обеспечения информационных VB-систем построена на основе нормализации четырехмерного негауссовского набора данных (фактический размер программы в тысячах строк кода, общее количество классов, общее количество связей и среднее количество атрибутов на класс в концептуальной модели данных из 32 систем) с помощью многомерного преобразования Джонсона для семейства SB. Выполнено сравнение построенной модели с линейной регрессионной моделью и нелинейными регрессионными моделями на основе десятичного логарифма и одномерного преобразования Джонсона. Построенная модель, по сравнению с другими регрессионными моделями (как линейными, так и нелинейными), имеет больший множественный коэффициент детерминации, меньшее значение средней величины относительной ошибки и меньшие ширины доверительного интервала и интервала предсказания нелинейной регрессии.
The non-linear regression model to estimate the software size of VB-based information systems is constructed on the basis of normalization of the four-dimensional non-Gaussian data set (actual software size in the thousand lines of code, the total number of classes, the total number of relationships and the average number of attributes per class in conceptual data model from 32 systems) by the Johnson multivariate transformation for SB family. Comparison of the constructed model with the linear regression model and non-linear regression models based on the decimal logarithm and the Johnson univariate transformation is performed. Thе constructed model, in comparison with other regression models (both linear and non-linear), has a larger multiple coefficient of determination, a smaller value of the mean magnitude of relative error and smaller widths of the confidence and prediction intervals of non-linear regression.
 
Date 2019-05-16T07:56:49Z
2019-05-16T07:56:49Z
2018
 
Type Article
 
Identifier Приходько С. Б. Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем на базі VB [Текст] / С. Б. Приходько, Н. В. Приходько // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2018. – № 3. – С. 37-42.
1999-9941
2078-6387
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24812
004.412:519.237.5
 
Language uk_UA
 
Relation Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. № 3 : 37-42.
https://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/704
H. B. K. Tan, Y. Zhao, and H. Zhang, “Estimating LOC for information systems from their conceptual data models,” in Proc. of the 28th International Conference on Software Engineering (ICSE '06), Shanghai, China, 2006, p. 321-330.
H. B. K. Tan et al., “Conceptual data model-based software size estimation for information systems,” Transactions on Software Engineering and Methodology, vol. 19, issue 2, article No. 4, October. 2009.
D. M. Bates, and D. G. Watts, Nonlinear Regression Analysis and Its Applications. New York: John Wiley & Sons, 1988.
G.A.F. Seber, and C.J. Wild, Nonlinear Regression. New York: John Wiley & Sons, 1989.
T. P. Ryan, Modern regression methods. New York: John Wiley & Sons, 1997.
N. R. Drapper, and H. Smith, Applied Regression Analysis. New York: John Wiley & Sons, 1998.
R. A. Johnson, and D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis. Pearson Prentice Hall, 2007.
R. A. Johnson, and D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis. Pearson Prentice Hall, 2007.
S. Chatterjee, and J. S. Simonoff, Handbook of Regression Analysis. New York: John Wiley & Sons, 2013.
Natalia Prykhodko, and Sergiy Prykhodko, “Constructing the non-linear regression models on the basis of multivariate normalizing transformations” in Збірка праць конференції Моделювання-2018, Київ: ВД “Академперіодика” НАН України, 2018, с. 217-220.
S. Prykhodko, N. Prykhodko, L. Makarova, and A. Pukhalevych, “Application of the Squared Mahalanobis Distance for Detecting Outliers in Multivariate Non-Gaussian Data,” in Proc. of 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET). Lviv-Slavske, Ukraine, 2018, p. 962-965.
 
Format application/pdf
 
Publisher ВНТУ