Średni. Mały. Zakres Dół Środek Góra

Podobne dokumenty
Oszacowanie i rozkład t

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 9

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM. Procedura szacowania niepewności

Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta

Procedura szacowania niepewności

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Zadania ze statystyki, cz.6

Statystyka matematyczna dla leśników

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Rachunek prawdopodobieństwa WZ-ST1-AG--16/17Z-RACH. Liczba godzin stacjonarne: Wykłady: 15 Ćwiczenia: 30. niestacjonarne: Wykłady: 9 Ćwiczenia: 18

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Techniki Optymalizacji: Stochastyczny spadek wzdłuż gradientu I

czerwiec 2013 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II

Analiza niepewności pomiarów

Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne)

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

Statystyka matematyczna i ekonometria

LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2

Optymalizacja ciągła

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

Kontrola i zapewnienie jakości wyników

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Optymalizacja Automatycznych Testów Regresywnych

KURS STATYSTYKA. Lekcja 2 Przedziały ufności i estymacja przedziałowa ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Pobieranie prób i rozkład z próby

Rozpoznawanie obrazów

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Testowanie hipotez statystycznych.

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

LABORATORIUM Z FIZYKI

Zawartość. Zawartość

Zmienność wiatru w okresie wieloletnim

Inżynieria oprogramowania. Część 8: Metoda szacowania ryzyka - PERT

Obliczanie niepewności rozszerzonej metodą analityczną opartą na splocie rozkładów wielkości wejściowych

Ćwiczenie 1. Metody określania niepewności pomiaru

METODA PERT. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski

Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

TEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.

Testowanie hipotez statystycznych.

Opis przedmiotu: Probabilistyka I

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

dr Jerzy Pusz, st. wykładowca, Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej B. Ogólna charakterystyka przedmiotu

Monitorowanie i Diagnostyka w Systemach Sterowania na studiach II stopnia specjalności: Systemy Sterowania i Podejmowania Decyzji

WYKŁAD 2. Problem regresji - modele liniowe

Techniki Optymalizacji: Metody regresji

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce

Ekonometria. Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wykład 4 Wybór najlepszej procedury. Estymacja parametrów re

Programowanie liniowe

WPŁYW TYPU ROZKŁADU CZASU TRWANIA CZYNNOŚCI NA WYNIKI ANALIZY RYZYKA W PLANOWANIU REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ

Estymacja przedziałowa. Przedział ufności

Wszystkie wyniki w postaci ułamków należy podawać z dokładnością do czterech miejsc po przecinku!

Jarosław Kuchta Jakość Systemów Informatycznych Jakość Oprogramowania. Pomiary w inżynierii oprogramowania

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka. Aleksander Denisiuk. denisjuk@euh-e.edu.pl

Testowanie hipotez. 1 Testowanie hipotez na temat średniej

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański

Adam Kirpsza Zastosowanie regresji logistycznej w studiach nad Unią Europejska. Anna Stankiewicz Izabela Słomska

POLITECHNIKA OPOLSKA

PODSTAWOWE ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH CIĄGŁYCH

Analiza statystyczna. Microsoft Excel 2010 PL.

Analiza statystyczna trudności tekstu

System prognozowania rynków energii

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Probabilistyka I Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

ROZKŁAD MATERIAŁU DO II KLASY LICEUM (ZAKRES ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ.

Michał Gadomski. Grzegorz Poręcki

Transkrypt:

Szacowanie rozmiaru kodu Jerzy Nawrocki & Adam Wojciechowski Po co szacować wielkość kodu? Opracowanie planów pracy Ocena pracochłonności Konstruowanie wiarygodnych harmonogramów Sizing represents the project planner s first major challenge -- R.S. Pressman COCOMO: Effort = a Size b COCOMO 2.0: Effort = ( e i ) A Size B Walston-Felix model: Effort = 5.2 Size Size 0.9 Software equation (Putnam): Effort = (Size B 0.333 /P) 3 / t 4.. Project planning.. Size estimating Cyclic dev. Design templates Code & design reviews Task & schedule planning Size estimating + Test report Coding strd+size measuremnt+pip Time & defect recording Cyclic Quality Planning Baseline

Putnam 92: Wysoki Średni Potrzebujemy wiarygodnych, choć nie koniecznie dokładnych oszacowań kodu. Oszacowanie warto budować na bazie wcześniejszych Mały doświadczeń - dane z realizowanych projektów Graniczne wartości przedziałów Zakres Dół Środek Góra B.mały 000 2 000 4 000 Mały 4 000 8 000 6 000 Średni 6 000 32 000 64 000 Duży 64 000 28 000 256 000 B.duży 256 000 52 000 024 000 B.mały: S - A Mały: A - B Średni: B - C Duży: C - D B.duży: D - L Mając najmniejszy (S) oraz największy (L) rozmiar programu, wyznaczamy granice przedziałów A, B, C, D takie, że S, A, B, C, D, L stanowią ciąg geometryczny. A/S = B/A = C/B = D/C = L/D = p L/S = p 5 p = (L/S) 0.2 Dla S= 000 i L= 024 000, p=4 Wysoki Średni Mały? Uwagi: Dane historyczne powinny być zebrane z dużej liczby projektów. Nie zmieniaj granic przedziałów. W razie potrzeby można dodać nowy przedział. 2

Planowanie przedsięwzięcia Humphrey, CMU, 995 PROxy-Based Estimating Proxies to obiekty i inne charakterystyczne struktury występujące w kodzie programu Dane historyczne Metoda Probe Metody styatystyczne Wymagania Projekt koncepcyjny Szacowanie rozmiaru Szacowanie zasobów Harmonogram Produkt b.d. rozmiarów b.d. produktywności dostępne zasoby rozmiar, zasoby, harmon, dane Projekt koncepcyjny Identyfikacja obiektów Liczba Typy Względny Kategoria metod obiektów rozmiar re-użycia Ile będzie nowych i zmodyfikowanych LOC. Przygotuj projekt koncepcyjny (obiekty, metody + funkcje) Ocena rozmiaru kodu Wyznaczenie przedziału predykcji Linie kodu 2. Określ typ każdego obiektu. Logic I/O Text Calculation Data Set-up Probe method 3. Dla każdego obiektu określ jego przedział wielkości. Wieżowiec Ratusz Garaż B. duży Duży Średni Mały B. mały 3

4. Znając: Język programowania Typy obiektów Przedziały wielkości Liczbę metod oraz korzystając ze zgromadzonych danych historycznych Oszacować rozmiar (LOC) każdego obiektu. 2 + 3 = 5 5. Oszacować wstępny rozmiar całego programu, X, dodając wartości wyznaczone w poprzednim kroku dla poszczególnych obiektów. 5 means 0 6. Zastosować zasady regresji liniowej w celu uzyskania szacowanego rozmiaru programu, Y: Y = X + 0 = x i y i x i2 - n x avg y avg - n x 2 avg 0 = y avg - x avg Na 00% przedział jest taki [0; + ] 7. Stosując rozkład T oraz wyznaczając odchylenie standardowe wyznaczyć prognozowany przedział dla zadanego poziomu pewności [%]. 7a. Wyznaczyć odchylenie standardowe,, posiadanych danych historycznych. n 2 = (y i - 0 - x i ) 2 n-2 i= 4

Rozkład t 7b. W tablicach wartość rozkładu t (dla wyników dwustronnych), dla zadanego prawdopodobieństwa q, odszukać wartość t przy p( )= (+q)/2 i n-2 stopni swobody gdzie n jest liczbą wyników historycznych uwzględnionych w obliczeniach z punktu 6. St.swob. p( )=.6 p( )=.7 p( )=.85 p( )=.9 5.267.559.56.476 6.265.553.34.440 7.263.549.9.45 8.262.546.08.397 9.26.543.00.383 promień = t 7c. Przedział wyznaczyć wg formuły: + Wstępne oszacowanie wyznaczone w kroku 5 n + (X - x avg ) 2 (x i - x avg ) 2 Przedział: ( Y-promień promień, Y+promień promień) Program do modyfikacji Kod programu Program do modyfikacji Kod programu Matrix Linear system Linked list Data entry Matrix Linear system Linked list Linked list 2 Data entry 5

Wyznaczenie granic przedziałów wielkości dla poszczególnych typów obiektów b. mały średni duży b.duży mały Calculation 2.34 5.3.25 24.66 54.04 Data 2.60 4.79 8.84 6.3 30.09 I/O 9.0 2.06 6.5 2.62 28.93 Logic 7.55 0.98 5.98 23.25 33.83 Set-up 3.88 5.04 6.56 8.53.09 Text 3.75 8.00 7.07 36.4 77.66 Kod programu LOC modified (M)... 5 Nowe obiekty Typ Metody Rozmiar Razem LOC Matrix Data 3 Medium 5 Linear sys. Calc. 8 Large 97 Linked list Data 3 Large 49 Razem nowe & zmodyfikowane (X)... 366 0... 62....3 Szacowane nowe & zmodyfikowane (Y)... 538 Szacowane nowe & zmodyfikowane (Y)... 538 Procent pewności oszacowania... 80% p = ( + procent)/2... 0.9 Liczba programów w b.d. hist. (n)... 0 Och.stand. z regresji liniowej... 98 L. stopni swobody (n-2)......... 8 t (8, 0.9)....4 ( + /0 +.. )....05 Promień przedziału... 290 Górna granica przedziału (Y + promień)... 828 Dolna granica przedziału (Y - promień)... 248 Podsumowanie Szacowanie wielkości kodu stanowi podstawę dla oceny pracochłonności przedsięwzięcia : Potrzebne są dane hist. Metody statystyczne Otrzymujemy przedział szacowanego rozmiaru kodu dla zadanego prawdopodobieństwa. Lektura Ocena wykładu W. Humphrey, A Discipline for Software Engineering, Addison- Wesley, Reading, 995, Chapter 5.. Ogólne wrażenie? ( - 6) 2. Za wolno, czy za szybko? 3. Czy dowiedziałe(a)ś się czegoś nowego? 4. Co należy zmienić, aby ten wykład był ciekawszy? 6