Побудова рівняння нелінійної регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим кодом на PHP

Сергій Приходько, Наталя Приходько, Тетяна Смикодуб, Олександр Спинов

Анотація


Рівняння, довірчі інтервали і інтервали прогнозування багатовимірної нелінійної регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим кодом на PHP побудовані на основі багатовимірного нормалізуючого перетворення Джонсона. Виконано порівняння побудованого рівняння з лінійним та двома нелінійними регресійними рівняннями, що базуються на десятковому логарифмі і одновимірному перетворенні Джонсона.


Ключові слова


PHP; COCOMO; нелінійні регресійні рівняння

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Hee Beng Kuan Tan, Yuan Zhao, and Hongyu Zhang, “Estimating LOC for information systems from their conceptual data models”, in Proceedings of the 28th International Conference on Software Engineering (ICSE '06), May 20-28, 2006, Shanghai, China, pp. 321-330.

Matinee Kiewkanya, and Suttipong Surak, “Constructing C++ software size estimation model from class diagram”, in 13th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE), July 13-15, 2016, Khon Kaen, Thailand, pp. 1-6.

D.M. Bates and D.G. Watts. Nonlinear Regression Analysis and Its Applications. Wiley, 1988, 384 p.

T.P. Ryan. Modern regression methods. Wiley, 1997, 529 p.

G.A.F. Seber and C.J. Wild. Nonlinear Regression. John Wiley & Sons, Inc., 2003, 792 p.

R.A. Johnson and D.W. Wichern. Applied Multivariate Statistical Analysis. Pearson Prentice Hall, 2007, 800 p.

S Chatterjee and J.S. Simonoff. Handbook of Regression Analysis. John Wiley & Sons, Inc., 2013, 236 p.

S. B. Prykhodko, “Developing the software defect prediction models using regression analysis based on normalizing transformations”, in Abstracts of the Research and Practice Seminar on Modern Problems in Testing of the Applied Software (PTTAS-2016), May 25-26, 2016, Poltava, Ukraine, pp. 6-7.

S. B. Prykhodko, N. V. Prykhodko, and K. S. Pugachenko, “Building the equations, confidence and prediction intervals of non-linear regressions on the basis of multivariate normalizing transformations”, in Materials of the II International Scientific and Practical Conference “Applied Scientific and Technical Research”, Ivano-Frankivsk, Ukraine, April 3-5, 2018, p. 16.

P.M. Stanfield, J.R. Wilson, G.A. Mirka, N.F. Glasscock, J.P. Psihogios, and J.R. Davis, “Multivariate input modeling with Johnson distributions”, in Proceedings of the 28th Winter simulation conference WSC'96, December 8-11, 1996, Coronado, CA, USA, ed. S.Andradуttir, K.J.Healy, D.H.Withers, and B.L.Nelson, IEEE Computer Society Washington, DC, USA, 1996, pp. 1457-1464.

S. Prykhodko, N. Prykhodko, L. Makarova, and K. Pugachenko, “Detecting Outliers in Multivariate Non-Gaussian Data on the basis of Normalizing Transformations”, in Proceedings of the 2017 IEEE First Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON) «Celebrating 25 Years of IEEE Ukraine Section», May 29 – June 2, 2017, Kyiv, Ukraine, 2017, pp. 846-849.

S. Prykhodko, N. Prykhodko, L. Makarova, and A. Pukhalevych, “Application of the Squared Mahalanobis Distance for Detecting Outliers in Multivariate Non-Gaussian Data”, in Proceedings of 14th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), Lviv-Slavske, Ukraine, February 20–24, 2018, pp. 962-965.

K. V. Mardia, “Measures of multivariate skewness and kurtosis with applications”, Biometrika, 57, 1970, pp. 519–530.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.