Бази даних


Наукова періодика України - результати пошуку


Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"

Вид пошуку
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Реферативна база даних (1)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій



Пошуковий запит: (<.>AT=Prykhodko The non-linear regression model$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 1
1.

Prykhodko N. V. 
The non-linear regression model to estimate the software size of open source java-based systems [Електронний ресурс] / N. V. Prykhodko, S. B. Prykhodko // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2018. - № 3. - С. 158-166. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2018_3_19
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. 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. 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 регресійними моделями (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.
Попередній перегляд:   Завантажити - 515.698 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського