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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      A Study of Analysis of the Measurements for Software Projects = 소프트웨어프로젝트에 대한 분석기법에 관한 연구

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      https://www.riss.kr/link?id=A2100057

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      국문 초록 (Abstract)

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      소프트웨어개발 프로젝트로부터의 데이터수집은 소프트웨어공학분야에 있어서 많은 노력을 필요로하는 분야 중의 하나이다. 특히, 수집된 데이터를 바탕으로 프로젝트의 특성을 파악하고 의사결정 및 프로젝트의 향후 판단 등에 이용하기 위한 적절한 통계분석기법이 필요하다. 본 논문에서는 수집된 데이터에 대한 다양한 통계학적 분석기법을 소개하고, 데이터분석에 적용할 수 있는 비선형기법 및 뉴릴네트워크기법 등을 제안한다.
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      소프트웨어개발 프로젝트로부터의 데이터수집은 소프트웨어공학분야에 있어서 많은 노력을 필요로하는 분야 중의 하나이다. 특히, 수집된 데이터를 바탕으로 프로젝트의 특성을 파악하고 ...

      소프트웨어개발 프로젝트로부터의 데이터수집은 소프트웨어공학분야에 있어서 많은 노력을 필요로하는 분야 중의 하나이다. 특히, 수집된 데이터를 바탕으로 프로젝트의 특성을 파악하고 의사결정 및 프로젝트의 향후 판단 등에 이용하기 위한 적절한 통계분석기법이 필요하다. 본 논문에서는 수집된 데이터에 대한 다양한 통계학적 분석기법을 소개하고, 데이터분석에 적용할 수 있는 비선형기법 및 뉴릴네트워크기법 등을 제안한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

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      Data collection is one of the most demanding tasks in Software Engineering. But even more difficult is to decide what to do with the data once they have been collected. This paper illustrates a framework for the various statistical analysis techniques and the results that can be obtained applying these techniques, including a neural network approach.
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      Data collection is one of the most demanding tasks in Software Engineering. But even more difficult is to decide what to do with the data once they have been collected. This paper illustrates a framework for the various statistical analysis techniques...

      Data collection is one of the most demanding tasks in Software Engineering. But even more difficult is to decide what to do with the data once they have been collected. This paper illustrates a framework for the various statistical analysis techniques and the results that can be obtained applying these techniques, including a neural network approach.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. Introducton
      • 2. Measures in Software Engineering
      • 3. Descriptive statistics
      • 3.1 Introducton
      • 4. Models
      • 1. Introducton
      • 2. Measures in Software Engineering
      • 3. Descriptive statistics
      • 3.1 Introducton
      • 4. Models
      • 4.1 Regression and Correlation
      • 5. Inferential Statistics
      • 5.1 Basic inferential tests: confidence into bootstrapping
      • 5.2 Model extraction : linear regression with samples
      • 5.3 Comparing samples: randomness ANOY and t-test
      • 6. Statistical analysis with neural networks : the software engineering approach
      • 7. Conclusions
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