Нелінійне регресійне рівняння для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим кодом на PHP

Приходько, Н. В. Нелінійне регресійне рівняння для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим кодом на PHP = The non-linear regression equation to estimate the software size of open source PHP-based information systems / Н. В. Приходько, С. Б. Приходько // Вісн. СНУ ім. В. Даля. Сер. Технічні науки. – Сєвєродонецьк, 2018. – № 6 (247). – С. 135–139.Нелінійне регресійне рівняння для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим кодом на PHP побудовано на основі багатовимірного перетворення Джонсона для сімейства SB. Це рівняння, в порівнянні з іншими регресійними рівняннями, має більший множинний коефіцієнт детермінації, менше значення середньої величини відносної похибки та менші ширини довірчого інтервалу та інтервалу передбачення нелінійної регресії.The non-linear regression equation to estimate the software size of open source PHP-based information systems is constructed on the basis of the Johnson multivariate transformation for SB family. This equation, in comparison with other regression equations, has a larger multiple coefficient of determination, a smaller value of the mean magnitude of relative error, smaller widths of the confidence and prediction intervals of non-linear regression.Нелинейное регрессионное уравнение для оценки размера программного обеспечения информационных систем с открытым кодом на PHP построено на основе многомерного преобразования Джонсона для семейства SB. Это уравнение, по сравнению с другими регрессионными уравнениями, имеет больший множественный коэффициент детерминации, меньшее значение средней величины относительной погрешности, меньшие ширины доверительного интервала и интервала предсказания нелинейной регрессии

Оцінювання розміру PHP-застосунків з відкритим кодом за нелінійними регресійними моделями з різними факторами

Приходько, С. Б. Оцінювання розміру PHP-застосунків з відкритим кодом за нелінійними регресійними моделями з різними факторами = Estimating the size of open-source PHP-based apps by nonlinear regression models with various factors / С. Б. Приходько, М. В. Ворона // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : НУК, 2021. – № 1 (484). – С. 92–98.Анотація. Проблема оцінювання розміру програмного забезпечення (ПЗ) на ранній стадії програмного проекту є важливою, оскільки оцінка розміру програмного забезпечення використовується для прогнозування трудомісткості розробки ПЗ, включаючи PHP-застосунки з відкритим кодом. Метою роботи є підвищення точності оцінювання розміру PHP-застосунків з відкритим кодом. Об’єктом дослідження є процес оцінювання розміру PHP-застосунків з відкритим кодом. Предметом дослідження є трьох-факторні моделі нелінійної регресії з різними факторами для оцінювання розміру PHP-застосунків з відкритим кодом. Для побудови трьохфакторних моделей нелінійної регресії ми використовуємо метод, заснований на багатовимірних нормалізуючих перетвореннях та інтервалах прогнозування. Ці моделі побудовані на основі чотирьох-вимірного перетворенні Джонсона для сімейства SB негаусового набору даних із 44 застосунків, розміщених на GitHub. Набір даних був отриманий за допомогою інструмента PhpMetrics (https://phpmetrics.org/). Трьох-факторні моделі нелінійної регресії побудовані за метриками діаграми класів: кількість класів, середня кількість методів на клас, сума середнього аферентного та еферентного зв’язків на клас, середнє значення DIT (глибина дерева успадкування) на клас. Для порівняння точності прогнозування трьох-факторних нелінійних регресійних моделей ми використовували відомі показники точності прогнозування, такі як множинний коефіцієнт детермінації R2 , середня величина відносної похибки MMRE та відсоток прогнозування на рівні величини відносної помилки 0,25, PRED(0,25). Нелінійна регресійна модель, що побудована навколо кількості класів, середньої кількості методів на клас, середнього значення DIT на клас, має більше значення PRED(0,25) та приблизно однакові значення R2 та MMRE, що і модель, в якій третім фактором є сума середнього аферентного та еферентного зв’язків на клас. Наукова новизна отриманих результатів полягає в тому, що удосконалена трьох-факторна нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру PHP-застосунків з відкритим кодом шляхом введення нового фактору – середнього значення DIT на клас. Це дозволило збільшити значення PRED(0,25) на 8%. Практична значимість отриманих результатів полягає у розробці ПЗ, що реалізує побудовану модель, sci-мовою для Scilab.Abstract. The problem of estimating the software size in the early stage of a software project is important because a software size estimate is used for predicting the software development efforts, including open-source PHP-based apps. The purpose of the work is to increase the prediction accuracy of early software size estimation of open-source PHPbased apps. The object of study is the process of estimating the software size of open-source PHP-based apps. The subject of study is the three-factor nonlinear regression models with various factors to estimate the software size of open-source PHP-based apps. To build the three-factor nonlinear regression models we use the technique based on the multivariate normalizing transformations and prediction intervals. These models are constructed based on the Johnson four-variate normalizing transformation for SB family of the non-Gaussian data set from 44 apps hosted on GitHub. The data set was obtained using the PhpMetrics tool (https://phpmetrics.org/). The three-factor nonlinear regression models are built around the metrics of class diagrams: the number of classes, the average number of methods per class, the sum of average afferent coupling and average efferent coupling per class, DIT (depth of inheritance tree) mean per class. To compare the prediction accuracy of the three-factor nonlinear regression models we used the well-known prediction accuracy metrics such as a multiple coefficient of determination R2 , a mean magnitude of relative error MMRE, and prediction percentage at the level of magnitude of relative error of 0.25, PRED(0.25). The nonlinear regression model constructed around the number of classes, the average number of methods per class, DIT mean per class has the larger PRED(0.25) value and about the same values of R2 and MMRE that the model in which the third factor is the sum of average afferent coupling and average efferent coupling per class. The scientific novelty of obtained results is that the three-factor nonlinear regression model for estimating the software size of open-source PHP-based apps has been improved by introducing a new factor – the DIT mean per class. This allowed us to increase the PRED(0.25) value by 8%. The practical importance of obtained results is that the software realizing the constructed model is developed in the sci-language for Scilab

Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмного забезпечення промислових інформаційних систем на Java

Приходько, Н. В. Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмного забезпечення промислових інформаційних систем на Java / Н. В. Приходько, С. Б. Приходько // Моделювання та інформаційні технології : зб. наук. пр. – Київ : ІПМЕ ім. Г. Є. Пухова НАН України, 2018. – Вип. 85. – С. 81–88.The non-linear regression model to estimate the software size of industry Java-based information systems is constructed on the basis of the Johnson multivariate transformation for B S family. This model, in comparison with other regression models, 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

Non-linear regression model to estimate the software size of VB-based information systems

Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних VB-систем побудована на основі нормалізації чотиривимірного негаусового набору даних (фактичний розмір програми в тисячах рядків коду, загальна кількість класів, загальна кількість зв'язків і середня кількість атрибутів на клас в концептуальній моделі даних з 32 систем) за допомогою багатовимірного перетворення Джонсона для сімейства SB. Виконано порівняння побудованої моделі з лінійною регресійної моделлю і нелінійними регресійними моделями на основі десяткового логарифму і одновимірного перетворення Джонсона. Модель, що побудована, в порівнянні з іншими регресійними моделями (як лінійними, так і нелінійними), має більший множинний коефіцієнт детермінації, менше значення середньої величини відносної похибки та менші ширини довірчого інтервалу і інтервалу передбачення нелінійної регресії.Нелинейная регрессионная модель для оценки размера программного обеспечения информационных VB-систем построена на основе нормализации четырехмерного негауссовского набора данных (фактический размер программы в тысячах строк кода, общее количество классов, общее количество связей и среднее количество атрибутов на класс в концептуальной модели данных из 32 систем) с помощью многомерного преобразования Джонсона для семейства SB. Выполнено сравнение построенной модели с линейной регрессионной моделью и нелинейными регрессионными моделями на основе десятичного логарифма и одномерного преобразования Джонсона. Построенная модель, по сравнению с другими регрессионными моделями (как линейными, так и нелинейными), имеет больший множественный коэффициент детерминации, меньшее значение средней величины относительной ошибки и меньшие ширины доверительного интервала и интервала предсказания нелинейной регрессии.The non-linear regression model to estimate the software size of VB-based information systems is constructed on the basis of normalization of the four-dimensional non-Gaussian data set (actual software size in the thousand lines of code, the total number of classes, the total number of relationships and the average number of attributes per class in conceptual data model from 32 systems) by the Johnson multivariate transformation for SB family. Comparison of the constructed model with the linear regression model and non-linear regression models based on the decimal logarithm and the Johnson univariate transformation is performed. Thе constructed model, in comparison with other regression models (both linear and non-linear), has a larger multiple coefficient of determination, a smaller value of the mean magnitude of relative error and smaller widths of the confidence and prediction intervals of non-linear regression

Чотирьохфакторна нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру Java-застосунків з відкритим кодом

Приходько, С. Б. Чотирьохфакторна нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру Java-застосунків з відкритим кодом = Four-factor non-linear regression model to estimate the size of open source Java-based applications / С. Б. Приходько, Н. В. Приходько, Т. Г. Смикодуб // Вчені записки ТНУ ім. В. І. Вернадського. Сер. Технічні науки. – Київ, 2020. – № 2, т. 31 (70), ч. 1. – С. 157–162.Метою роботи є створення множинної нелінійної регресійної моделі для оцінювання розміру Java-застосунків з відкритим кодом на основі багатовимірного нормалізуючого перетворення за значеннями змінних, що можуть бути визначені за діаграмою класів. Чотирьохфакторну нелінійну регресійну модель для оцінювання розміру Java-застосунків з відкритим кодом побудовано на основі нормалізації за допомогою п’ятивимірного перетворення Джонсона для сімейства SB негаусівського набору даних: кількості строк коду (LOC); кількості класів (Classes); кількості статичних методів (NOSM); метрики, що характеризує відсутність згуртованості методів (Lack of Cohesion of Methods, LCOM), та кількості викликів унікального методу в класі (the Response for Class, RFC) з 38 застосунків, розташованих на сайті GitHub (https://github.com) за допомогою інструменту CK (https://github. com/mauricioaniche/ck). Також нормалізацію цього набору даних було здійснено і за допомогою двох одновимірних перетворень: у вигляді десяткового логарифму та перетворення Джонсона для сімейства SB. Використання п’ятивимірного перетворення порівняно з одновимірними дозволяє врахувати кореляцію між змінними, що призводить до покращення нормалізації даних, яка пов’язана з виконанням статистичної гіпотези щодо відповідності їх розподілу п’ятивимірному розподілу Гаусу, з подальшим підвищенням достовірності відповідного оцінювання. Виконано порівняння побудованої нелінійної моделі з лінійною регресійною моделлю і нелінійними регресійними моделями на основі десяткового логарифму і одновимірного перетворення Джонсона. Нелінійна модель, що побудована, порівняно з іншими регресійними моделями (як лінійними, так і нелінійними) має більші значення множинного коефіцієнту детермінації та відсотка прогнозування на рівні величини відносної похибки, який дорівнює 0,25, менші значення середньої величини відносної похибки та ширини інтервалу передбачення нелінійної регресії. Цей результат може бути пояснений найкращою багатовимірною нормалізацією і тим, що немає підстав відкидати нульову гіпотезу про те, що п’ятивимірний розподіл для нормалізованих даних, який нормалізується за допомогою п’ятивимірного перетворення Джонсона для сімейства SB, є таким самим, як і п’ятивимірний нормальний розподіл.The goal of the work is the creation of the multiple non-linear regression model for estimating the size of open source Java-based applications based on the multivariate normalizing transformation. A four-factor non-linear regression model to estimate the size of open source Java-based applications is constructed on the basis of the Johnson five-variate normalizing transformation for SB family of the non-Gaussian data set from 38 applications hosted on GitHub (https://github.com). The data set was obtained using the CK tool (https://github.com/mauricioaniche/ck). The model is built around the metrics (variables) of class diagram: number of classes (Classes), number of static methods (NOSM), a measure of the number of response abilities of classes (Lack of Cohesion of Methods, LCOM), number of unique method invocations in a classes (the Response for Class, RFC). Comparison of the constructed model with the linear model and non-linear regression model based on the Johnson univariate transformation has been performed. In comparison with other linear regression models both linear and non-linear models based on the univariate normalizing transformations, constructed model has larger values of multiple coefficient of determination and the percentage of prediction at the level of magnitude of relative error, which equals 0.25, smaller values of the mean magnitude of relative error and width of the 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 four-variate distribution for normalized data, which normalized by the Johnson five-variate transformation for SB family, is the same as the four-variate normal distribution. The practical significance of obtained results is that the software realizing the constructed model 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 non-linear regression model for estimating the size of open source Java-based applications

A hybrid effort estimation model for perfective maintenance: a real experience

This paper presents the results of a hybrid estimation model for perfective software maintenance applied in a real context. The resulting model integrates heuristics and parametric methods to improve the maintenance estimation. One of the main objectives of this model is the inclusion of functionalities that provide zero function points. These functionalities can be supported by the model through impact points. Likewise, the micro function points and weighted risks have been included to provide a more realistic estimate. Finally, the model was implemented in a SME where the estimates were very approximates to the real effort. As result, the model could be implemented in a small organization with a stable maintenance process and effort deviation was 11% after applying the model.Presentado en el VIII Workshop Ingeniería de Software (WIS)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Ontology-based reasoning for entity-relationship data model semantic evaluation

Konceptualno modeliranje je jedna od najbitnijih aktivnosti u fazi modeliranja informacionog sustava najčešće prezentirana modelom entiteta-poveznika. Ovaj rad predstavlja sustav za semantičko evaluiranje modela entiteta-poveznika koji se bazira na komparaciji elemenata ontologije i modela podataka. Ovaj pristup je baziran na formalizaciji domenske ontologije i modela podataka u formu predikatskog računa koji je pogodan za rasuđivanje. Definiran je skup pravila rasuđivanja za mapiranje ontologije u model podataka. Ceo postupak je empirijski verificiran i potvrđen. Za ovu svrhu je razvijen softverski alat koji ontologiju i model podataka transformira u predikatski oblik i zatim u skup Prologolikih klauzula. Nakon integriranja ovih klauzula i pravila uporabljen je Prolog sustav za rasuđivanje sa ciljem da se kvantitativno izrazi kvalitet modela podataka sa odgovarajućom metrikom.Conceptual modeling is one of the most important activities in the modeling phase of information systems development most commonly presented by entity-relationship data model. This paper presents a system for entity-relationship data model semantic evaluation that is based on comparing ontology with data model elements. This approach is based on domain ontology and data model formalization at predicate calculus form that is suitable for reasoning. A set of reasoning rules for ontology to data model mapping was defined. The whole process is empirically verified and confirmed. For this purpose it has been developed a software tool for ontology and data model transformation to predicate logic form and then to a set of Prolog-like clauses. After integration of these sets of clauses and rules, a Prolog-system was used for reasoning in order to quantitatively express the quality of data model with appropriate metric

Using machine learning for intelligent shard sizing on the cloud

Sharding implementations use conservative approximations for determining the number of cloud instances required and the size of the shards to be stored on each of them. Conservative approximations are often inaccurate and result in overloaded deployments, which need reactive refinement. Reactive refinement results in demand for additional resources from an already overloaded system and is counterproductive. This paper proposes an algorithm that eliminates the need for conservative approximations and reduces the need for reactive refinement. A multiple linear regression based machine learning algorithm is used to predict the latency of requests for a given application deployed on a cloud machine. The predicted latency helps to decide accurately and with certainty if the capacity of the cloud machine will satisfy the service level agreement for effective operation of the application. Application of the proposed methods on a popular database schema on the cloud resulted in highly accurate predictions. The results of the deployment and the tests performed to establish the accuracy have been presented in detail and are shown to establish the authenticity of the claims

Intranet Design to Support Internal Business Processes

Tato bakalářská práce se zabývá vytvořením databázového návrhu intranetového řešení pro podporu firemních procesů ve vybrané společnosti. V první části se práce věnuje vysvětlení základních pojmů a metodik. Poté popisuje analýzu současného stavu společnosti. Na základě této analýzy a také požadavků vedení společnosti jsem navrhla databázové řešení intranetu pro zefektivnění firemních procesů.This bachelor thesis deals the database design of intranet solution to support business processes in a selected company. In the first part the thesis deals with the explanation of basic terms and methodologies. Then it describes analysis of the current situation in the company. Based on this analysis and also on requirements of company management I proposed the database design of intranet to streamline business operations.