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軟件度量是對軟件開發(fā)項目、過程及其產(chǎn)品進行數(shù)據(jù)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。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數(shù)據(jù)質(zhì)量密切相關(guān)的，數(shù)據(jù)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)計人員無法得到某些數(shù)據(jù)項的數(shù)據(jù)。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。本文在回歸分析的基礎(chǔ)上，加入了盒形圖進行數(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 盒形圖和回歸分析簡介 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)進行處理。盒形圖顯示一個變量的信息，如對相同 CMM等級的不同項目完成每個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。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，處于三個分割點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，上尾值點為u+1.5d，下尾值為 u-1.5d，這些值必須進行舍位處理，以接近真實數(shù)據(jù)，位于上尾和下尾之外的值稱為離群值。 1.2 回歸分析方法 回歸分析方法是研究要素之間具體數(shù)量關(guān)系的強有力的工具，運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)就是散點圖。將每個屬性對表示為一個數(shù)據(jù)點(x，y)，然后用回歸技術(shù)計算出能夠最好地擬合這些點的直線。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點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)上要計算“最佳擬合”直線的斜率b和截距a是很簡單的。每個點的差異稱為殘差，生成線性回歸直線的公式是殘差的平方和達到最小。可以將每個數(shù)據(jù)點的殘差表示為： 2 算法實現(xiàn) 在進行數(shù)據(jù)清洗時，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；i＜n；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 //掉離群項目工作量數(shù)據(jù)，n為輸入數(shù)據(jù)個數(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)//計算出3個四分位數(shù) { b=(*(m+n/2)+*(m+n/2-1))/2；//數(shù)據(jù)個數(shù)為 //偶數(shù)時，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；//計算出盒 //長，上尾數(shù)，下尾數(shù) if(bottom＜0) bottom=m；//并進行必要的舍位處理 int j=n； for(int i=0；i＜j；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 } } 接下來要對篩選出來的數(shù)據(jù)進行回歸分析，從而得到一個數(shù)據(jù)模型。 void regress(double* m，double* q，int n) //對數(shù)組 //m和數(shù)據(jù)q的數(shù)據(jù)用線性回歸法進行擬合 //并用一條直線表示出它們之間的對應(yīng)關(guān)系 {double average_m，average_q，total_m，total_q，L_mq，L_mm； double a，b； //擬合直線y=a+bx的2個待定系數(shù) for(int i=0；i＜n；i++). { //計算兩組數(shù)據(jù)的和total_m和total_q } average_m=total_m/n； //求的第一組數(shù)據(jù)的平均值 average_q=total_q/n； //求的第二組數(shù)據(jù)的平均值 for(int j=0；j＜n；j++) { 利用公式(1)計算兩組數(shù)據(jù)m，q它們所有數(shù)據(jù)偏離程度的對應(yīng)相乘之和L_mq } for(int k=0；k＜n；k++) { 計算第一組數(shù)據(jù)m，它的所有數(shù)據(jù)偏離 程度的平方和L_mm } b=L_mq/L_mm；//計算出擬合直線的待定系數(shù) //b的擬合值 a=average_q-b*average_m；//利用公式(2)算出參 //數(shù)a } 從而得到一條線性直線，算法結(jié)束。 3 算法在實驗數(shù)據(jù)上的實現(xiàn) 從SSMBSS(上海軟件度量基準體系)中選取了一組數(shù)據(jù)(見表1)，首先將其用散點圖列出來(見圖1)，然后用盒形圖進行數(shù)據(jù)清洗(見圖2)，最后用回歸分析得出擬合直線(見圖3)。 綜上所述，對于軟件度量過程中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)冗余和失真的情況，可以通過數(shù)據(jù)過濾和回歸分析進行處理，除去那些離群的數(shù)據(jù)，并得出相應(yīng)的擬合直線，這樣就可以分析出數(shù)據(jù)的規(guī)律，保證軟件的質(zhì)量，提高效率。 |
