Главная страница  Анализ эмпирических данных 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 [ 42 ] 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105

Весовые коэффициенты параметров на

Г1араме1рм и соотпетствующне

Подси-

L-1F

.ЛР-CL

SYS-CL

CO.WP

DATA

стема

л а:

a .

1.481

0,0168

0,333

0,1259

0,02094

0,426

0.0642

0,470

0.1184

0,1506

0,01338

0.239

0.0971

0,0840

0.06047

0.338

0,0047

0,0151

0,227

0,0906

0,0203

0.0159

0,1194

0,01285

0,677

0,0085

0,627

0,0301

0

0,0580

0,21. i3

0,00031

0.1958

O.ill

0,2168

Коэффициенты при прогнозирующих параметрах, стан

о,г1номерных лин

Подси-

L-11-

13 К

AP-CL

svs-f .;.

стема

0,01237

0,00211

0,00777

0,39 37

0,07812

0.9546

0.7188

4.88

8,28

5,70

4,83

4.94

5.88

6,36

0,742

0,827

0.730

0.01982

0,1021

0,00744

0.05992

0,1503

1.0740

1,0860

6,42

8,75

12,40

7.41

6,12

5,80

5,04

0,854

0,911

0,935

0,01845

0,5938

0,00234

0,06140

0,1226

1,624

1,407

6,15

13.37

17,22

6.85

6,64

10,98

10,23

0,943

0,804

0,00659

0,00394

0,00680

0,02472

0.06081

0,7328

0,6267

4,85

6,68

5,15

4.52

4,04

4,62

4.4Б

0,776

0.833

0,869

0.838

0,01999

0,06329

0,03298

0.05277

0.1179

0,9414

1.241

3.35

5,98

4,26

2.94

4.28

11.38

8,17

0.980

0,634

0.832

0,00781

0,01278

0,00670

0.01991

0,0461

0.8725

0.2620

2,18

3.28

2.57

2,42

2.31

1,87

2.83

0.796

0.700

0.740

0,854

0,02190

0.06298

0.00341

0.6851

0.1281

0,8128

1.256

5.17

9,12

8,12

4.23

5.05

9.97

0,935

0,02306

0.1398

0,00090

0,05666

0.1403

1.430

1.34S

9,87

18.07

16,-10

12,83

9,85

13,57

18.01

0,884

0,794

0.884

0,592



дежности программного обеспечения

Таблица 4.2

им коэффициенты

WK-LD

Z,..

0,1235

-0.0090

-0.4\2

4.78

652,13

3,9*

-0,0283

-0.472

8.46

80,428

3.39

-0.0II8

-0,201

2.6Э

984,26

5,55

0.0618

-0,0022

41.822

2,29

0.0257

0,0140

-0,0042

-1,569

19,9

82,070

4,01

-0,01S8

78,706

1,57

-0,0072

655,190

3,95

0.01715

-0,0446

2003,42

8.78

Таблица 4.3

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-.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 [ 42 ] 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105

© 2000 - 2018 ULTRASONEX-AMFODENT.RU.
Копирование материалов разрешено исключительно при условии цититирования.