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            基于盒式圖的數(shù)據(jù)過濾與回歸分析算法

            作者: 時(shí)間:2010-07-30 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
            軟件度量是對軟件開發(fā)項(xiàng)目、過程及其產(chǎn)品進(jìn)行定義、收集以及分析的持續(xù)性定量化過程,目的在于對此加以理解、預(yù)測、評估、控制和改善,從而保證軟件開發(fā)中的高效率、低成本、高質(zhì)量[1]。但是,得到正確的度量只是測量程序的一部分。軟件質(zhì)量是與所收集和分析的質(zhì)量密切相關(guān)的,清洗過程的目的就是要解決“臟數(shù)據(jù)”的問題。數(shù)據(jù)清洗是指去除或修補(bǔ)源數(shù)據(jù)中的不完整、不一致、含噪聲的數(shù)據(jù)。在源數(shù)據(jù)中,可能由于疏忽、懶惰,甚至為了保密使系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員無法得到某些數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)據(jù)[2]。根據(jù)決策系統(tǒng)中“garbage in garbage out”(如果輸入的分析數(shù)據(jù)是垃圾則輸出的分析結(jié)果也將是垃圾)原理,必須處理這些噪聲數(shù)據(jù)。去掉噪聲平滑數(shù)據(jù)的技術(shù)主要有分箱(binning)、聚類(clustering)、回歸(regression)等[3]。本文在的基礎(chǔ)上,加入了盒形圖進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾,從而得出一條線性回歸直線,使模式或者關(guān)系變得更加明顯,從而用這些模式和關(guān)系對測量的屬性作出判斷。
            1 盒形圖和簡介
            1.1 盒形圖

            該方法可以描述數(shù)據(jù)集取值范圍的情況,展示數(shù)據(jù)主要聚集的區(qū)域,發(fā)現(xiàn)離群數(shù)據(jù)可能的位置,以便于對離群數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。盒形圖顯示一個(gè)變量的信息,如對相同CMM等級的不同項(xiàng)目完成每個(gè)FP的工作量分析,根據(jù)中位數(shù)m、上四分位數(shù)u、下四分位數(shù)l、盒長d、和尾(tail)來分析。
            中位數(shù)是在數(shù)據(jù)集中排列居中的項(xiàng)。也就是說,如果中位數(shù)取值為m,則數(shù)據(jù)集中有一半的值大于m,一半的值小于m。將所有數(shù)值按大小順序排列并分成四等份,處于三個(gè)分割點(diǎn)位置的得分就是四分位數(shù)。最小的四分位數(shù)稱為下四分位數(shù)l,所有數(shù)值中,有四分之一小于下四分位數(shù),四分之三大于下四分位數(shù)。中點(diǎn)位置的四分位數(shù)就是中位數(shù)。最大的四分位數(shù)稱為上四分位數(shù)u,所有數(shù)值中,有四分之三小于上四分位數(shù),四分之一大于上四分位數(shù)。也有叫第25百分位數(shù)、第75百分位數(shù)的。將上四分位數(shù)和下四分位數(shù)的距離定義為盒長d,因此,d=u-l。接下來定義分布的尾(tail)。理論上,上尾值點(diǎn)為u+1.5d,下尾值為u-1.5d,這些值必須進(jìn)行舍位處理,以接近真實(shí)數(shù)據(jù),位于上尾和下尾之外的值稱為離群值。
            1.2 方法
            回歸分析方法是研究要素之間具體數(shù)量關(guān)系的強(qiáng)有力的工具,運(yùn)用這種方法能夠建立反映要素之間具體的數(shù)量關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,即回歸模型。線性回歸技術(shù)的基礎(chǔ)就是散點(diǎn)圖。將每個(gè)屬性對表示為一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(x,y),然后用回歸技術(shù)計(jì)算出能夠最好地?cái)M合這些點(diǎn)的直線。目標(biāo)是將屬性y(因變量)根據(jù)屬性x(自變量)表示為等式:y=a+bx。
            線性回歸的理論是從每個(gè)點(diǎn)垂直向上或向下畫一條線段到趨勢直線,表示從數(shù)據(jù)點(diǎn)到趨勢直線的垂直距離。在某種意義上,這些線段的長度表示數(shù)據(jù)和直線的差異,且這種差異應(yīng)盡可能地小。因此,“最佳擬合”的直線式是指使該距離最小的直線。
            在數(shù)學(xué)上要計(jì)算“最佳擬合”直線的斜率b和截距a是很簡單的。每個(gè)點(diǎn)的差異稱為殘差,生成線性回歸直線的公式是殘差的平方和達(dá)到最小??梢詫⒚總€(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的殘差表示為:

            2 實(shí)現(xiàn)
            在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí),由于數(shù)據(jù)是無序輸入的,所以先對其排序,再用盒形圖法行數(shù)據(jù)清洗。以下是偽代碼:
            void BubbleSort(double m,double q,int n) //先對輸入
            //的數(shù)據(jù)進(jìn)行冒泡排序,并相應(yīng)修改
            //第二組數(shù)據(jù)的順序,以保證它們之間的對應(yīng)關(guān)系
            { for(int i=0;in;i++)
               for(int j=n-1;j>i;j--)
               {
               輸入數(shù)據(jù)的排序
               修改第二組數(shù)據(jù)
               }
            }
            void box(double *m,double *q,int n) //盒形法篩選
            //掉離群項(xiàng)目工作量數(shù)據(jù),n為輸入數(shù)據(jù)個(gè)數(shù),m、q為指針
            {
            double a,b,c,top,bottom,l; //上分位a,中位數(shù)b,//下分位c
               if(n%2==0) //計(jì)算出3個(gè)四分位數(shù)
               {
               b=(*(m+n/2)+*(m+n/2-1))/2; //數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為
            //偶數(shù)時(shí),中位數(shù)取中間兩數(shù)的平均值
               a=*(m+n/4);
               c=*(m+3*n/4); }
            }
               else
               { b=*(m+n/2);
               a=*(m+n/4);
               c=*(m+3*n/4); }
            l=c-a; top=c+1.5*l;bottom=c-1.5*l; //計(jì)算出盒
            //長,上尾數(shù),下尾數(shù)
            if(bottom0) bottom=m; //并進(jìn)行必要的舍位處理
               int j=n;
               for(int i=0;ij;i++) //判斷是否為離群值,
            {
               if(*(m+i)>top‖*(m+i)bottom)
               如有,將其從數(shù)組中剔去
            }
            }

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