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J-GLOBAL ID：202202262537002521   整理番号：22A0457496

補正係数と多重線形回帰の最適化に基づくパラメトリックソフトウェア努力推定【JST・京大機械翻訳】

Parametric Software Effort Estimation Based on Optimizing Correction Factors and Multiple Linear Regression

著者 (5件)： Nhung Ho Le Thi Kim (Faculty of Applied Informatics, Tomas Bata University in Zlin, Zlin, Czech Republic) ,  Van Hai Vo (Faculty of Applied Informatics, Tomas Bata University in Zlin, Zlin, Czech Republic) ,  Silhavy Radek (Faculty of Applied Informatics, Tomas Bata University in Zlin, Zlin, Czech Republic) ,  Prokopova Zdenka (Faculty of Applied Informatics, Tomas Bata University in Zlin, Zlin, Czech Republic) ,  Silhavy Petr (Faculty of Applied Informatics, Tomas Bata University in Zlin, Zlin, Czech Republic)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 2963-2986  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文脈:努力推定は,ソフトウェアプロジェクト開発の初期段階において正確に予測しなければならない必須相の一つである。現在,ユースケースポイントベースの方法の推定精度に影響を及ぼす解決問題は,まだ対処すべき課題である。目的:本論文では,推定誤差を最小化するための修正補正因子および多重回帰モデルに基づくパラメトリックソフトウェア努力推定モデルを提案し,以前の研究で考慮されていない非系統的ノイズの影響を最小化する。提案方法は,利用ケースポイントベースの要素に関する最小二乗回帰モデルと多重線形回帰モデルを利用する。方法:提案手法の推定精度を評価し,3つの以前の関連方法,即ち,1)ベースライン推定法,すなわち,修正補正因子,および3)アルゴリズム最適化法,を,データセット(Dataset D1,データセットD2,およびデータセットD3)に対して実行した,という実験研究を行った。”その方法”を3つの以前の関連方法,すなわち,ベースライン推定法,すなわち,アルゴリズム最適化法,および3つのアルゴリズム最適化法,および3)アルゴリズム最適化法,を,データセット(Dataset D1,データセットD2,およびDataset D3)に対して実行した。この方法の推定精度を,種々の不偏評価基準と統計的試験を適用して分析した。【結果】結果は,提案方法が推定精度の改善において他の方法より優れていることを証明した。統計的に,結果は,すべての試験データセットに基づく3つの比較方法より著しく優れていることを証明した。結論:著者らの得られた結果に基づいて,提案方法は,高い推定能力を持ち,推定フェーズの間,プロジェクト管理者のための有用な方法と考えられる。補正係数は,推定過程において考慮した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  *最適化 ,  雑音 ,  回帰モデル ,  基準線 ,  評価基準
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  推定精度 ,  補正係数 ,  ユースケース ,  推定モデル ,  推定法 ,  *多重線形回帰 ,  多重回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 補正係数 ,  多重線形回帰 ,  最適化 ,  推定