ПОБУДОВА НЕЛІНІЙНОЇ РЕГРЕСІЙНОЇ МОДЕЛІ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ РОЗМІРУ ВЕБ-ДОДАТКІВ, РЕАЛІЗОВАНИХ МОВОЮ JAVA

Лідія Миколаївна Макарова, Наталя Василівна Приходько, Олег Олексійович Кудін

Анотація


Розглянуто проблему отримання ефективної системи оцінки кількості строк коду та оцінювання розміру веб-додатків, реалізованих мовою Java. Побудована нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру веб-додатків, реалізованих мовою Java, на основі одновимірного нормалізуючого перетворення Джонсона. Проведено порівняння отриманих результатів з іншими моделями. Розраховані границі інтервалу передбачення для лінійної моделі, нелінійної моделі на основі десяткового логарифму та нелінійної моделі на основі нормалізуючого перетворення Джонсона. Усі значення нижньої границі інтервалу передбачення для нелінійних моделей більші нуля. Ширина інтервалу передбачення нелінійної регресії на основі нормалізуючого перетворення Джонсона менше, ніж для лінійної регресії, майже для всіх проектів. При порівнянні нелінійних моделей, ширина інтервалу передбачення моделі на основі нормалізуючого перетворення Джонсона менша для великих значень вихідних емпіричних даних. Також порівняно значення коефіцієнту детермінації R2, сeредньої величини відносної похибки MMRE та рівня прогнозування PRED(0,25) для трьох побудованих регресійних моделей. Значення наведених параметрів кращі для нелінійної регресійної моделі на основі нормалізуючого перетворення Джонсона, однак прийнятні значення MMRE та PRED(0,25) (не більше 0,25 та не менше 0,75 відповідно) для нелінійної регресії з використанням одновимірного нормалізуючого перетворення Джонсона не досягнуті, що свідчить про необхідність застосування двовимірного нормалізуючого перетворення Джонсона для урахування взаємного впливу двох випадкових величин.

 

 

Ключові слова: розмір програмного забезпечення, нелінійна регресія, нормалізуюче перетворення Джонсона, Java, веб-додаток.


Повний текст:

PDF

Посилання


Briand L.C. Property Based Software Engineering Measurement / L.C. Briand, S. Morasca, V.R. Basili // IEEE Transaction on Software Engineering. – 2009. – Vol. 22, no. 1. – p. 68–86.

Briand L.C. Encyclopedia of Software Engineering / L.C. Briand, I. Wieczorek – John Wiley & Sons, Inc., New Jersey, 2002. – 1584 p.

Tan H.B.K. Estimating LOC for information systems from their conceptual data models / H.B.K. Tan, Y. Zhao, H. Zhang // in Proceedings of the 28th International Conference on Software Engineering (ICSE '06), May 20-28, 2006, Shanghai, China. – P. 321 – 330.

Prykhodko S. Estimating the software size of open-source PHP-based systems using non-linear regression analysis / S. Prykhodko, N. Prykhodko, L. Makarova // in Proceedings of International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT 2018), June 1-3, 2018, Ceske Budejovice, Czech Republic. – P. 199 – 202.

Приходько С.Б. Доверительный интервал нелинейной регрессии времени восстановления аботоспособности устройств терминальной сети / С.Б. Приходько, Л.Н. Макарова // Восточно-европейский журнал передовых технологий. Математика и кибернетика – прикладные аспекты. –2014. – Т. 3/4 (69). – С. 26 – 31.

Бостанджиян В.А. Распределение Пирсона, Джонсона, Вейбулла и обратное нормальное. Оценивание их параметров / В.А. Бостанджиян – Черноголовка: Редакционно-издательский отдел ИПХФ РАН, 2009. – 240 с.

Приходько С.Б. Аналитическая зависимость для выбора семейства распределений Джонсона / С.Б. Приходько, Л.Н. Макарова, А.С. Приходько // Проблеми інформаційних технологій. – 2016. – №02 (020). – С. 105 – 110.

Prykhodko S.B. Building The Non-Linear Regression Equations On The Basis Of Multivariate Normalizing Transformations / S. Prykhodko, N. Prykhodko, L. Makarova // Proceedings of First International Conference on System Analysis & Intelligent Computing (SAIC-2018), Kyiv, Ukraine, October 08–12, 2018. – P. 48 – 52.

Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов / Е.С. Вентцель – М.: Высш. шк., 1999. – 576 c.

Грешилов А.А. Математические методы построения прогнозов / А.А. Грешилов, В.А. Стакун, А.А. Стакун – М.: Радио и связь, 1997. – 112 с.

Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии / Е.З. Демиденко – М.: Финансы и статистика, 1981. – 302 с.

Bates D.M. Nonlinear Regression Analysis and Its Applications / D.M. Bates, D.G. Watts – John Wiley & Sons, Inc., New Jersey, 1988. – 384 p.

Prykhodko N.V. Constructing the non-linear regression models on the basis of multivariate normalizing transformations / N.V. Prykhodko, S.B. Prykhodko // Electronic modeling. – 2018. – Vol. 40, No. 6. –P. 101 – 110.

Магнус Я.Р. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. – 6-е изд., перераб. и доп. / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пересецкий. – М.: Дело, 2004. – 576 с.

Приходько С.Б. Інформаційна технологія прогнозування відмов в обслуговуванні пристроїв термінальної мережі / С.Б. Приходько, Л.М. Макарова // Проблеми інформаційних технологій. – 2015. – №01 (017). – С. 187 – 194.

Chew V. Confidence, prediction and tolerance regions for the multivariate normal distribution /V. Chew // Journal of the American Statistical Association. – 1966. – Vol. 61, Issue 315. – P. 605 –617.

Prykhodko S.B. Detecting bivariate outliers on the basis of normalizing transformations for non-Gaussian data / S.B. Prykhodko, N.V. Prykhodko, L.M. Makarova, O.O. Kudin, T.G. Smykodub, A.S. Prykhodko // Advanced Information Systems and Technologies: proceedings of the V international scientific conference, Sumy, May 17-19 2017 Edited by S.І. Protsenko, V.V. Shendryk. – Sumy: Sumy State University, 2017. – P. 95 – 97.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.