Трифакторне нелінійне регресійне рівняння для оцінювання трудомісткості розробки мобільних застосунків у фазі планування
dc.contributor.author | Приходько, С. Б. | |
dc.contributor.author | Приходько, Н. В. | |
dc.contributor.author | Книрік, К. О. | |
dc.contributor.author | Prykhodko, S. B. | |
dc.contributor.author | Prykhodko, N. V. | |
dc.contributor.author | Knyrik, K. O. | |
dc.date.accessioned | 2021-10-05T08:33:14Z | |
dc.date.available | 2021-10-05T08:33:14Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.description | Приходько, С. Б. Трифакторне нелінійне регресійне рівняння для оцінювання трудомісткості розробки мобільних застосунків у фазі планування = Three-factor non-linear regression equation to estimate the efforts of development of mobile applications in a planning phase / С. Б. Приходько, Н. В. Приходько, К. О. Книрік // Вчені записки ТНУ ім. В. І. Вернадського. Сер. Технічні науки. – Київ, 2019. – № 5, т. 30 (69), ч. 1. – С. 154–160. | uk_UA |
dc.description.abstract | Метою роботи є створення множинного нелінійного рівняння регресії для оцінювання трудомісткості розробки мобільних застосунків на основі багатовимірного нормалізуючого перетворення у фазі планування за змінними, що беруться, наприклад, з такого документу, як RAD (Requirement Analysis Document). Трифакторне нелінійне регресійне рівняння для оцінювання трудомісткості розробки мобільних застосунків у фазі планування побудоване на основі нормалізації чотиривимірного негаусівського набору даних (фактична трудомісткість розробки у людино-годинах, кількості екранів, функцій та файлів мобільного застосунку) із 30 застосунків. Нормалізація цього набору даних здійснена за допомогою чотиривимірного перетворення Джонсона для сімейства SB. Використання чотиривимірного перетворення у порівнянні з одновимірними дозволяє врахувати кореляцію між змінними, що призводить до покращення нормалізації даних, яка пов’язана з виконанням статистичної гіпотези щодо відповідності їх розподілу чотиривимірному розподілу Гауса, з подальшим підвищенням достовірності відповідного оцінювання. Виконано порівняння побудованого нелінійного рівняння з лінійним регресійним рівнянням і нелінійними регресійними рівняннями на основі десяткового логарифму і одновимірного перетворення Джонсона. Порівняно з іншими регресійними рівняннями (як лінійними, так і нелінійними) побудоване нелінійне рівняння має більше значення множинного коефіцієнту детермінації, більший відсоток передбачення, менше значення середньої величини відносної похибки та менші ширини довірчого інтервалу нелінійної регресії. Цей результат може бути пояснений найкращою багатовимірною нормалізацією і тим, що немає підстав відкидати нульову гіпотезу про те, що чотиривимірний розподіл для нормалізованих даних, який нормалізується за допомогою чотиривимірного перетворення Джонсона для сімейства SB, є таким самим, як і чотиривимірний нормальний розподіл. | uk_UA |
dc.description.abstract1 | The goal of the work is the creation of the multiple non-linear regression equation for estimating the efforts of developing mobile applications on the basis of the multivariate normalizing transformation. A three-factor non-linear regression equation to estimate the efforts (in man-hours) of developing mobile applications is constructed on the basis of the Johnson fourvariate normalizing transformation for SB family. This equation is built around the Requirement Analysis Document (RAD) variables (number of screens, number of functions and number of files). Comparison of the constructed equation with the linear model and non-linear regression models based on the decimal logarithm and the Johnson univariate transformation has been performed. In comparison with other linear regression equations and non-linear regression equations based on the univariate normalizing transformations, constructed equation has a larger multiple coefficient of determination, a smaller value of the mean magnitude of relative error, a larger value of percentage of prediction and smaller widths of the confidence and prediction intervals of non-linear regression. This may be explained best multivariate normalization and the fact that there is no reason to reject the null hypothesis that the fourvariate distribution for normalized data, which normalized by the Johnson fourvariate transformation for SB family, is the same as the fourvariate normal distribution. The practical significance of obtained results is that the software realizing the constructed equation is developed in the sci-language for Scilab. The experimental results allow to recommend the constructed model for use in practice. Prospects for further research may include the application of other multivariate normalizing transformations and data sets to construct the multiple nonlinear regression equation for estimating the efforts of developing mobile applications. | uk_UA |
dc.description.provenance | Submitted by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2021-10-05T08:30:59Z No. of bitstreams: 1 Prykhodko 12.pdf: 400430 bytes, checksum: 696afb5dfc988aa957736265503e333d (MD5) | en |
dc.description.provenance | Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2021-10-05T08:31:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Prykhodko 12.pdf: 400430 bytes, checksum: 696afb5dfc988aa957736265503e333d (MD5) | en |
dc.description.provenance | Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2021-10-05T08:32:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Prykhodko 12.pdf: 400430 bytes, checksum: 696afb5dfc988aa957736265503e333d (MD5) | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-10-05T08:33:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Prykhodko 12.pdf: 400430 bytes, checksum: 696afb5dfc988aa957736265503e333d (MD5) | en |
dc.identifier.govdoc | DOI https://doi.org/10.32838/2663-5941/2019.5-1/25 | |
dc.identifier.issn | 2663-5941 (Print) | |
dc.identifier.issn | 2663-595X (Online) | |
dc.identifier.uri | https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/4461 | |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.relation.ispartofseries | 004.412:519.237.5 | uk_UA |
dc.subject | нелінійне регресійне рівняння | uk_UA |
dc.subject | довірчий інтервал | uk_UA |
dc.subject | інтервал передбачення | uk_UA |
dc.subject | оцінювання трудомісткості | uk_UA |
dc.subject | мобільний застосунок | uk_UA |
dc.subject | нормалізуюче перетворення | uk_UA |
dc.subject | негаусівські дані | uk_UA |
dc.subject | nonlinear regression equation | uk_UA |
dc.subject | confidence interval | uk_UA |
dc.subject | prediction interval | uk_UA |
dc.subject | effort estimation | uk_UA |
dc.subject | mobile application | uk_UA |
dc.subject | normalizing transformation | uk_UA |
dc.subject | non-Gaussian data | uk_UA |
dc.title | Трифакторне нелінійне регресійне рівняння для оцінювання трудомісткості розробки мобільних застосунків у фазі планування | uk_UA |
dc.title1 | Three-factor non-linear regression equation to estimate the efforts of development of mobile applications in a planning phase | uk_UA |
dc.title2 | 2019 | |
dc.type | Article | uk_UA |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Prykhodko 12.pdf
- Розмір:
- 391.04 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
- стаття
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 7.05 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: