Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру web-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Laravel

Abstract

Трьохфакторна нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру Web-застосунків, що створюються з використан-ням фреймворку Laravel, побудована на основі нормалізації чотиривимірного негаусівського набору даних (фактичний розмір у тисячах строк коду; кількість класів; сума середньої кількості класів, на які впливає даний клас, і середньої кількості класів, з яких даний клас отримує ефекти; середня кількість методів) за допомогою багатовимірного перетворення Джонсона для сімейства SB. Виконано порівняння побудованої моделі з лінійною регресійної моделлю і нелінійними регресійними моделями на основі десят-кового логарифму і одновимірного перетворення Джонсона. Модель, що побудована, в порівнянні з іншими регресійними моделя-ми, має менше значення середньої величини відносної похибки та менші ширини інтервалу передбачення нелінійної регресії.

The three-factor nonlinear regression model to estimate the size of development of web applications created using the Laravel framework, is constructed on the basis of normalization of the four-dimensional non-Gaussian data set (actual size in KLOC; number of classes, sum of average afferent coupling and average efferent coupling; average number of methods) by the Johnson multivariate transfor-mation for SB family. Comparison of the constructed model with the linear regression model and nonlinear regression models based on the decimal logarithm and the Johnson univariate transformation is performed. Thе constructed model, in comparison with other regression models, has a smaller value of the mean magnitude of the relative error and smaller widths of the prediction intervals of nonlinear regression.