Трифакторне нелінійне регресійне рівняння для оцінювання трудомісткості розробки мобільних застосунків у фазі планування

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПриходько, С. Б.
dc.contributor.authorПриходько, Н. В.
dc.contributor.authorКнирік, К. О.
dc.contributor.authorPrykhodko, S. B.
dc.contributor.authorPrykhodko, N. V.
dc.contributor.authorKnyrik, K. O.
dc.date.accessioned2021-10-05T08:33:14Z
dc.date.available2021-10-05T08:33:14Z
dc.date.issued2019
dc.descriptionПриходько, 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.abstractМетою 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.abstract1The 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.provenanceSubmitted 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.provenanceApproved 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.provenanceApproved 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.provenanceMade 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.govdocDOI https://doi.org/10.32838/2663-5941/2019.5-1/25
dc.identifier.issn2663-5941 (Print)
dc.identifier.issn2663-595X (Online)
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/4461
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.ispartofseries004.412:519.237.5uk_UA
dc.subjectнелінійне регресійне рівнянняuk_UA
dc.subjectдовірчий інтервалuk_UA
dc.subjectінтервал передбаченняuk_UA
dc.subjectоцінювання трудомісткостіuk_UA
dc.subjectмобільний застосунокuk_UA
dc.subjectнормалізуюче перетворенняuk_UA
dc.subjectнегаусівські даніuk_UA
dc.subjectnonlinear regression equationuk_UA
dc.subjectconfidence intervaluk_UA
dc.subjectprediction intervaluk_UA
dc.subjecteffort estimationuk_UA
dc.subjectmobile applicationuk_UA
dc.subjectnormalizing transformationuk_UA
dc.subjectnon-Gaussian datauk_UA
dc.titleТрифакторне нелінійне регресійне рівняння для оцінювання трудомісткості розробки мобільних застосунків у фазі плануванняuk_UA
dc.title1Three-factor non-linear regression equation to estimate the efforts of development of mobile applications in a planning phaseuk_UA
dc.title22019
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Prykhodko 12.pdf
Розмір:
391.04 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
стаття
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

Статті (ПЗАС)
Статті (ІУСтаТ)
Статті. Кафедра фінансів