дартные отклонения и коэффициенты корреляции для енных регрессий
Параметры
СОМР
DATA
\VK-I,D
0,3058
0,1591
0,4921
0,03506
0.01893
0,4704
-0,01796
-0,3303
4,154
5,74
6,25
4,80
5,15
4.77
5,71
6,12
6.87
6,80
0.744
0,829
0,831
0,3463
0,3850
0,8006
0,05908
0.02969
0,5530
-0,03426
-0.7831
10,21
6.86
6,61
6.15
6,89
6,22
5,07
6,92
6,02
6.30
0,876
0,886
0,902
0,899
0,934
0,4720
0.2187
0,07491
0,05397
0,02783
0,7963
-0,02598
-0.7,364
10.49
10,70
7,37
5,83
6.81
5,97
9,96
8.93
13.58
13,65
0.815
0,917
0,949
0,946
0,1711
0,06725
0,02273
0.02040
0,00965
0,.3782
-0,00612
-0,3893
5,413
5,72
5,73
5,32
4,84
4.89
3,88
6,77
4,76
4.41
0,800
0,880
0,842
0,3813
0.5153
0.08457
0,06017
0,02981
0,6530
-0.02696
-0,5647
7.199
7,88
8.49
2,94
3,17
3.56
8,79
9,92
11,38
11.20
0.980
0,976
0,970
0,1585
0,08045
0,U4289
0,02141
0,01203
0,2354
-0,01041
-0.1967
2,35t
2.77
2,56
2,15
2,22
2,19
2,44
2,23
2,67
2,74
0.702
0,801
0,794
0.6843
0,4170
0,1046
O.O5460
0.03637
0,5793
-0,02050
10,87
4.35
6,47
5.58
4,95
9,08
4,92
0,931
0,910
-0,911
0.5789
0,4227
0.1012
0,06061
0,03694
0,8794
-0.02709
19,90
11,30
11,35
10,35
9,71
1,4.35
4,18
0.844
0,871
0.888
которая достигается при учете ограничений; во-вторых, соображениями удобства вычислений, связанными с тем, что существующие машинные программы регрессионного анализа позволяют легко определять как обычные, так и множественные коэффициенты регрессии, и, в-третьих, стремлением проверить пригодность (с точки зрения статистики) различных функций регрессии для определения ожидаемого числа ошибок в программных средствах путем установления степени значимости соответствующих коэффициентов множественной корреляции,
4.3.2. Специальная группировка подсистем
Для дальнейших исследований была проведена перегруппировка программных средств с выделением следующих классов:
CON - управляющие программы;
INP - программы ввода данных;
OUT - программы вывода данных;
PC - вычислительные программы;
SET - программы настройки;
UTL - служебные программы;
РР - постпрогаммы обработки данных.
Распределение программ различных подсистем по этпм классам показано в табл 4.4. Смысл всех параметров был объяснен ранее. В связи с малочисленностью класса РР (всего лишь две программы) он при дальнейшем анализе во внимание не принимался.
Расчетные значения коэффициентов регрессии и стандартного отклонения прогноза по каледому из выделенных классов программного обеспечения представлены в табл. 4.5. Эти значения коэффициентов были получены методом наименьших квадратов с учетом ограничений на параметры. При анализе использовались все 16 параметров, так как выделенные классы программных средств не содержат программ подсистем G и Н, в которых возможно было оценить всего лишь 14 параметров. В классе INP присутствует всего 8 программ, поэтому в данном случае анализ методом наименьших квадратов с огра-.
