Удосконалення рівняння регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом на Kotlin та розробка програмного забезпечення для його реалізації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorФаріонова Т. А.uk_UA
dc.contributor.authorЛитовченко, Олексій Володимирович
dc.contributor.authorLytovchenko, Oleksii
dc.date.accessioned2021-03-19T13:26:36Z
dc.date.available2021-03-19T13:26:36Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionЛитовченко, О. В. Удосконалення рівняння регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом на Kotlin та розробка програмного забезпечення для його реалізації = Improving the regression equation for estimating the size of open source software on Kotlin and developing software for its implementation : магістерська робота ; спец. 121 “Інженерія програмного забезпечення“ / О. В. Литовченко ; наук. кер. Т. А. Фаріонова. – Миколаїв : НУК, 2020. – 105 с.uk_UA
dc.description.abstractКваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 – «Інженерія програмного забезпечення». Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2020 р. Обсяг роботи: 104 стор., 18 табл., 20 рис., 16 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми. При розробці програмних проектів одного класу найбільший вплив на трудомісткість має їх розмір. Проте в інженерії програмного забезпечення не існує єдиних рекомендацій для оцінювання розміру програмних продуктів. Тому задача удосконалення рівняння регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом на Kotlin та розробка програмного забезпечення для його реалізації є актуальною та має практичну цінність. Мета і завдання дослідження. Метою даної кваліфікаційної роботи є підвищення достовірності оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом на Kotlin та розробка програми для її реалізації. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі завдання: виконати аналіз існуючих методів та моделей оцінювання розміру ПЗ; обґрунтувати необхідність удосконалення рівняння регресії; нормалізувати отримані емпіричні дані; побудувати нелінійне рівняння регресії, довірчий інтервал та інтервал передбачення на основі нормалізованих даних без викидів; розробити програму для оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом на Kotlin. Об’єкт дослідження: процес оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом на Kotlin. Предмет дослідження: нелінійне рівняння регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом на Kotlin. Методи дослідження: для вирішення поставлених задач були застосовані методи теорії ймовірності, математичної статистики та регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів: удосконалено рівняння регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом на Kotlin. Практичне значення отриманих результатів полягає в розробці алгоритму і ПЗ для оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом на Kotlin на основі нелінійного регресійного рівняння з нормалізуючим перетворенням у вигляді десяткового логарифму.uk_UA
dc.description.abstract1Qualification work for obtaining a master's degree in Specialty 121 - Software Engineering. Admiral Makarov National University of Shipbuilding. Mykolaiv, 2020. The work contains: 104 pages, 18 tables, 20 figures, 16 references, 5 appendiсes. Relevance of the topic: When developing software projects of one class, their size has the greatest impact on complexity. However, in software engineering there are no uniform recommendations for estimating the size of software products. Therefore, the task of improving the regression equation for estimating the size of open source software on Kotlin and developing software for its implementation is relevant and has practical value. Purpose and tasks of the research. The purpose of this qualification work is to increase the reliability of estimating the size of open source software on Kotlin and develop a program for its implementation. To achieve this goal it is necessary to solve the following tasks: perform an analysis of existing methods and models for estimating the size of software; justify the need to improve the regression equation; normalize the obtained empirical data; construct a nonlinear regression equation, confidence interval and prediction interval based on normalized data without emissions, develop a program to estimate the size of open source software on Kotlin. Object of research: the process of estimating the size of open source software on Kotlin. Subject of research: the process of estimating the size of open source software on Kotlin. Research мethods: methods of probability theory, mathematical statistics and regression analysis were used to solve the problems. Scientific novelty of the obtained results: improved the regression equation for estimating the size of open source software on Kotlin. The practical value of the results. The obtained results are the development of an algorithm and software for estimating the size of open source software on Kotlin on the basis of a nonlinear regression equation with a normalizing transformation in the form of a decimal logarithm.uk_UA
dc.description.provenanceSubmitted by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2021-03-19T13:24:58Z No. of bitstreams: 1 Lytovchenko - magister.pdf.pdf: 1505377 bytes, checksum: 502305bbc7de2095a385ff3bc217d596 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2021-03-19T13:25:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Lytovchenko - magister.pdf.pdf: 1505377 bytes, checksum: 502305bbc7de2095a385ff3bc217d596 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2021-03-19T13:26:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Lytovchenko - magister.pdf.pdf: 1505377 bytes, checksum: 502305bbc7de2095a385ff3bc217d596 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-03-19T13:26:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lytovchenko - magister.pdf.pdf: 1505377 bytes, checksum: 502305bbc7de2095a385ff3bc217d596 (MD5)en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/3691
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectоцінювання розміруuk_UA
dc.subjectнелінійне рівняння регресіїuk_UA
dc.subjectнормалізуюче перетворенняuk_UA
dc.subject121 “Інженерія програмного забезпечення“uk_UA
dc.subjectsize estimationuk_UA
dc.subjectnonlinear regression equationuk_UA
dc.subjectnormalizing transformationuk_UA
dc.titleУдосконалення рівняння регресії для оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом на Kotlin та розробка програмного забезпечення для його реалізаціїuk_UA
dc.title1Improving the regression equation for estimating the size of open source software on Kotlin and developing software for its implementationuk_UA
dc.title22020
dc.typeOtheruk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Lytovchenko - magister.pdf.pdf
Розмір:
1.44 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
магістерська робота
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.05 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗАС)
121 "Інженерія програмного забезпечення"