Search academic texts

Information × Registration Number 2118U005348, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title THE NON-LINEAR REGRESSION MODEL TO ESTIMATE THE SOFTWARE SIZE OF OPEN SOURCE JAVA-BASED SYSTEMS popup.author Приходько Н. В.Приходько С. Б.Prykhodko N. V.Prykhodko S. B. popup.publication 07-12-2018 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/150003 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Проблема оцінювання розміру програмного забезпечення на ранній стадії програмного проекту є важливою, оскільки інформація, отримана при оцінюванні розміру програмного забезпечення, використовується для прогнозування трудомісткості по розробці програмного забезпечення, включаючи інформаційні системи на базі Java з відкритим вихідним кодом. Об’єктом дослідження є процес оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим вихідним кодом на Java. Предметом дослідження є моделі регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим вихідним кодом на Java. Мета роботи – створення моделі нелінійної регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим вихідним кодом на Java на основі багатовимірного нормалізуючого перетворення Джонсона. Метод. Моделі, довірчі інтервали та інтервали передбачення багатовимірної нелінійної регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим вихідним кодом на Java побудовані на основі багатовимірного нормалізуючого перетворення Джонсона для негаусівських даних за допомогою відповідних методів. Методи побудови моделей, рівнянь, довірчих інтервалів і інтервалів передбачення нелінійних регресій засновані на багатовимірному нелінійному регресійному аналізі з використанням багатовимірних нормалізуючих перетворень. Розглянуто відповідні методи. Ці методи дозволяють враховувати кореляцію між випадковими величинами в разі нормалізації багатовимірних негаусівських даних. Загалом, це призводить до зменшення середньої величини відносної похибки, ширини довірчих інтервалів і інтервалів передбачення в порівнянні з лінійними моделями або нелінійними моделями, побудованими з використанням одновимірних нормалізуючих перетворень. Результати. Здійснено порівняння побудованої моделі з моделями лінійної регресії та нелінійними регресіями на основі десяткового логарифму та одновимірного перетворення Джонсона. Висновки. Модель нелінійної регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим вихідним кодом на Java побудована на основі багатовимірного перетворення Джонсона для сімейства SB . Ця модель в порівнянні з іншими регресійній моделі (як лінійними, так і нелінійними) має більший множинний коефіцієнт детермінації і менше значення середньої величини відносної похибки. Перспективи подальших досліджень можуть включати застосування інших багатовимірних нормалізують перетворень і наборів даних для побудови моделі нелінійної регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим вихідним кодом на Java. popup.nrat_date 2026-02-09 Close