Курсовая работа: Емпіричне дослідження програмного забезпечення

Мал.7. Проведений статичний аналіз за допомогою Statistica для метрик LOC, NOC, HDD, CALL, WMC та BOvR

Мал. 8. Проведений статичний аналіз за допомогою Statistica для метрик TCC, CDISP та PNAS

Було проведено статичний аналіз за допомогою Statistica для проекту plazma-source 0.1.8 для метрик зазначених у варіанті. Для метрик було обчислено статистичні характеристики(математичне сподівання, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнти ексцесу та асиметрії). Також довірчий інтервал, на основі якого було відсіяно значення метрик, що не потрапляють в нього. Для кожної метрики було визначено закон розподілу. Документ з усіма обчисленнями додається у форматі STATISTICA Workbook «plazma-source».

4.4 Статичний аналіз трьох проектів разом

Первинний статичний аналіз було проведено для усіх трьох проектів разом. В результаті, було отримано нові статичні показники та побудовано гістограми. Усі обчислення та побудови представлені в додатковому документі формату STATISTICA Workbook «Курсовий проект».

Мал.9. Первинний статичний аналіз для метрик LOC, NOC, CALL, WMC, BovR на основі усіх трьох проектів

Мал.10. Первинний статичний аналіз для метрик TCC, CDISP, PNAS на основі усіх трьох проектів

Для вище згаданих трьох проектів було проведено статичний аналіз: обчислено статичні характеристики такі, як математичне сподівання, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт ексцесу та асиметрії, довірчі інтервали та визначено закони розподілу. Підсумовуючи увесь статичний аналіз, треба сказати, що дані проекти майже всі мають ненормальний закон розподілу, про це свідчать коефіцієнти асиметрії та ексцесу. За результатами проведення статичного аналізу(усі додаткові обчислення додаються у додатках) можемо сказати, що дані проекти мають не якісно побудовану структуру, алгоритми виконання та взагалі не є досить якісними програмними продуктами.

Порівнюючи первинний статичний аналіз окремо кожного проекту з первинним статичним аналізом усіх проектів рзом, треба зауважити, що великих відмінностей та розходжень у результатах аналізу не виявлено.

5. Кореляційний аналіз

Кореляційний аналіз проводиться на основі отриманих значень метрик по варіанту та експертних оцінок властивостей ПЗ також по варіанту.

5.1 Openproj-1.4-src

Таблиця №3. Коефіцієнт кореляції

У даній таблиці приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики проекту Openproj-1.4-src відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме легкості у використанні.

Таблиця №4. Коефіцієнт кореляції

У даній таблиці приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики проекту Openproj-1.4-src відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме супроводжуваності програмного продукту.

НОТАТКА. Усі обчислення коефіцієнтів кореляції для проекту Openproj-1.4-src додано у документі формату STATISTICA Workbook «Openproj_кореляція».

5.2 TalendOpen Studio 3.2.1

Таблиця №5. Коефіцієнт кореляції

У даній таблиці приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики проекту TalendOpen Studio 3.2.1 відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме легкості у використанні.

У таблиці 6 приведено обчислення коефіцієнта кореляції кожної метрики проекту TalendOpen Studio 3.2.1 відносно однієї з властивостей ПЗ, а саме супроводжуваності програмного продукту.

Таблиця №6. Коефіцієнт кореляції