Емпіричне дослідження програмного забезпечення
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
?х у варіанті. Для метрик було обчислено статистичні характеристики(математичне сподівання, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнти ексцесу та асиметрії). Також довірчий інтервал, на основі якого було відсіяно значення метрик, що не потрапляють в нього. Для кожної метрики було визначено закон розподілу. Документ з усіма обчисленнями додається у форматі STATISTICA Workbook TalendOpen Studio.
4.3 Plazma-source 0.1.8
Мал.7. Проведений статичний аналіз за допомогою Statistica для метрик LOC, NOC, HDD, CALL, WMC та BOvR
Мал. 8. Проведений статичний аналіз за допомогою Statistica для метрик TCC, CDISP та PNAS
Було проведено статичний аналіз за допомогою Statistica для проекту plazma-source 0.1.8 для метрик зазначених у варіанті. Для метрик було обчислено статистичні характеристики(математичне сподівання, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнти ексцесу та асиметрії). Також довірчий інтервал, на основі якого було відсіяно значення метрик, що не потрапляють в нього. Для кожної метрики було визначено закон розподілу. Документ з усіма обчисленнями додається у форматі STATISTICA Workbook plazma-source.
4.4 Статичний аналіз трьох проектів разом
Первинний статичний аналіз було проведено для усіх трьох проектів разом. В результаті, було отримано нові статичні показники та побудовано гістограми. Усі обчислення та побудови представлені в додатковому документі формату STATISTICA Workbook Курсовий проект.
Мал.9. Первинний статичний аналіз для метрик LOC, NOC, CALL, WMC, BovR на основі усіх трьох проектів
Мал.10. Первинний статичний аналіз для метрик TCC, CDISP, PNAS на основі усіх трьох проектів
Для вище згаданих трьох проектів було проведено статичний аналіз: обчислено статичні характеристики такі, як математичне сподівання, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт ексцесу та асиметрії, довірчі інтервали та визначено закони розподілу. Підсумовуючи увесь статичний аналіз, треба сказати, що дані проекти майже всі мають ненормальний закон розподілу, про це свідчать коефіцієнти асиметрії та ексцесу. За результатами проведення статичного аналізу(усі додаткові обчислення додаються у додатках) можемо сказати, що дані проекти мають не якісно побудовану структуру, алгоритми виконання та взагалі не є досить якісними програмними продуктами.
Порівнюючи первинний статичний аналіз окремо кожного проекту з первинним статичним аналізом усіх проектів рзом, треба зауважити, що великих відмінностей та розходжень у результатах аналізу не виявлено.
5. Кореляційний аналіз
Кореляційний аналіз проводиться на основі отриманих значень метрик по варіанту та експертних оцінок властивостей ПЗ також по варіанту.
5.1 Openproj-1.4-src
Таблиця №3. Коефіцієнт кореляції
У даній таблиці приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики проекту Openproj-1.4-src відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме легкості у використанні.
Таблиця №4. Коефіцієнт кореляції
У даній таблиці приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики проекту Openproj-1.4-src відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме супроводжуваності програмного продукту.
НОТАТКА. Усі обчислення коефіцієнтів кореляції для проекту Openproj-1.4-src додано у документі формату STATISTICA Workbook Openproj_кореляція.
5.2 TalendOpen Studio 3.2.1
Таблиця №5. Коефіцієнт кореляції
У даній таблиці приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики проекту TalendOpen Studio 3.2.1 відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме легкості у використанні.
У таблиці 6 приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики проекту TalendOpen Studio 3.2.1 відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме супроводжуваності програмного продукту.
Таблиця №6. Коефіцієнт кореляції
НОТАТКА. Усі обчислення коефіцієнтів кореляції для проекту TalendOpen Studio 3.2.1 додано у документі формату STATISTICA Workbook TalendOpen Studio_кореляція.
5.3 Рlazma-source 0.1.8
Таблиця №7. Коефіцієнт кореляції
У даній таблиці приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики проекту plazma-source 0.1.8 відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме легкості у використанні.
Таблиця №8. Коефіцієнт кореляції
У даній таблиці приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики проекту plazma-source 0.1.8 відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме супроводжуваності програмного продукту.
НОТАТКА. Усі обчислення коефіцієнтів кореляції для проекту plazma-source 0.1.8 додано у документі формату STATISTICA Workbook plazma-source_кореляція.
5.4 Кореляційний аналіз трьох проектів разом
Кореляційний аналіз було проведено для усіх трьох проектів разом. В результаті, було отримано нові коефіцієнти кореляції. Усі обчислення представлені в додатковому документі формату STATISTICA Workbook Курсовий проект_кореляція.
У таблиці 9 приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики усіх трьох проектів разом відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме легкості у використанні.
Таблиця №9 Коефіцієнт кореляції
Таблиця №10 Коефіцієнт кореляції
У даній таблиці приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики усіх трьох проектів разом відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме супроводжуваності програмного продукту.
Для вище згаданих трьох проектів було проведено кореляційний аналіз: обчислено коефіцієнти кореляцій кожної метри?/p>