应用回归分析方法预测软件开发时程

论文摘要

软件开发时程预测是软件项目可行性研究阶段的重要任务之一,也是制定软件项目开发计划的重要依据,并且直接关系到软件开发成本的评估。随着软件项目规模的越来越大、复杂性越来越高,以及软件投资越来越增加,软件开发时程预测的重要性日益突出,迫切需要一种科学的、方便的和专门针对软件项目的预测开发时程方法。本文旨在探讨如何利用回归分析方法来预测软件开发时程。本方法从分析软件开发时程发生变异原因的角度出发,确定软件开发时程发生变异的共同影响因子,并以这些影响因子来建立一种软件开发时程模型,通过此模型来预测软件开发时程。本文的主要工作如下:1.利用鱼骨图与方差分析方法界定了软件开发时程变异发生的共同影响因子,并以简单回归分析方法建立各个因子的软件开发时程模型。2.利用多元回归分析方法建立了多重因子的软件开发时程模型,并且说明了预测区间的计算方法。3.利用逐步回归分析算法来精致化所建立的软件开发时程模型,排除了有预测能力但重迭性高的因子。同时,介绍了非线性的软件开发时程模型的建立方法。本文改进了传统的线性回归模型,建立了新的回归模型算法,并进一步提出了非线性回归模型的建立方法,为预测软件开发时程提供了方法。对非线性回归模型的构建、如何将本文的方法用于实际数据集以及软件开发日程在不同项目周期阶段中的分布将是今后需要研究的课题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 引言
• 1.1 软件开发时程的重要性和难点
• 1.2 现有方法及其不足
• 1.2.1 专家判断
• 1.2.2 COCOMO
• 1.2.3 功能点分析法
• 1.3 本研究目标和主要内容
• 1.4 论文结构
• 第2章 软件开发时间计划模型
• 2.1 应变量
• 2.2 自变量
• 2.2.1 需求总量（TNR）
• 2.2.2 需求复杂度（RC）
• 2.2.3 需求变动总量（TNRC）
• 2.2.4 员工的知识和经验（SE）
• 2.2.5 参与人数（NP）
• 2.2.6 使用工具（TOOL）
• 2.2.7 方法的使用量（METHOD）
• 2.2.8 客户参与程度（CP）
• 2.3 因果关系分析
• 2.4 自变量的有效性
• 2.4.1 简单线性回归
• 2.4.2 方差分析（ANOVA）
• 2.4.3 数据及分析结论
• 2.5 开发周期模型的评估
• 2.5.1 评估标准
• 2.5.2 时间周期模型评估结果
• 2.6 多元线性回归的应用
• 2.6.1 多元线性回归
• 2.6.2 多元线性回归模型
• 2.7 预测区间
• 2.7.1 区间估计方法
• 2.7.2 预测区间举例
• 第3章 改良模型逐步回归的应用
• 3.1 前向逐步回归
• 3.2 后向逐步回归
• 3.3 逐步回归
• 第4章 非线性回的应用
• 4.1 变量转换
• 4.2 非线性时程模型举例
• 第5章 结论与展望
• 参考文献
• 附录
• 致谢
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果