Перегляд за Автор "Pavliuk Kseniia Andriivna"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмних застосунків на TYPEScript для криптовалютних операцій та розробка програми для її реалізації
    (2022) Павлюк Ксенія Андріївна; Pavliuk Kseniia Andriivna; Латанська Л. О.
    Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмних застосунків на TYPEScript для криптовалютних операцій та розробка програми для її реалізації Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 – ''Інженерія програмного забезпечення''. Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2022 р. Обсяг роботи: 110 стор., 15 табл., 9 рис., 21 використане джерело, 5 додатків. Актуальність теми. Ефективність оцінювання розміру програм є основою для інших оцінювань та не існує ефективних універсальних інструментів прогнозування розміру майбутніх продуктів, які є оптимальними для всіх типів проектів, мов програмування, фреймворків, технологій і середовищ розробки. Тому удосконалення двохфакторної регресійної моделі для оцінювання розміру програмних застосунків на TYPEScript для криптовалютних операцій з використанням нормалізуючого перетворення на основі десяткового логарифму є актуальною задачею інженерії програмного забезпечення. Мета дослідження. Підвищення достовірності оцінювання розміру програмних проектів для криптовалютних операцій, написаних мовою TYPEScript, за допомогою нелінійної регресійної моделі являється метою дослідження. Об’єкт дослідження. В якості об‘єкту дослідження обрано процес оцінювання розміру програмних проектів для криптовалютних операцій, що створюються мовою TYPEScript. Предмет дослідження. В якості предмету дослідження розглядаються нелінійні регресійні моделі для оцінювання розміру програмних проектів для криптовалютних операцій, написаних мовою TYPEScript. Методи дослідження. При дослідженні використовувалися методи математичної статистики, теорії ймовірностей, лінійного та нелінійного регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено регресійну модель для оцінювання розміру програмних проектів для криптовалютних операцій, написаних мовою TYPEScript, за рахунок використання нормалізуючого перетворення на основі десяткового логарифму і багатовимірних викидів. Отримана двохфакторна нелінійна регресійна модель в порівнянні з двохфакторною лінійною регресійною моделлю має кращі показники якості , та ( ), що підвищує достовірність даного оцінювання в порівнянні з лінійною двохфакторною регресійною моделлю. Практичне значення отриманих результатів. В рамках магістерської роботи розроблене ПЗ для оцінювання розміру програмних проектів для криптовалютних операцій, написаних мовою TYPEScript, що дозволило 4 автоматизувати, скоротити час та підвищити достовірність оцінювання на ранніх етапах розробки. Апробація результатів досліджень. Результати досліджень, викладених у роботі, були оприлюднені на V Всеукраїнській науково-практичній інтернетконференції студентів, аспірантів та молодих вчених за тематикою: «Сучасні комп‘ютерні системи та мережі в управлінні» (м. Хмельницький, 30.11.2022) . Публікації. Результати досліджень викладені в 1 роботі.