что подалі аналіз базується на Перевірці на "нормальність" закону розподілу, тоб Кожний з Наступний етапів ПОЧИНАЄТЬСЯ цією перевіркою, и в залежності від ВІДПОВІДІ застосовуються Різні методи обчислень.
Кореляційній аналіз пар "метрика - експертна оцінка"
На етапі кореляційного аналізу візначається, чі існує залежність между ПЄВНЄВ метриками та експертно оцінкамі, чі ее немає. Если залежність існує, то проводитися первинна Обробка даних для визначення довірчої ймовірності та увазі залежності. У Іншому випадка робиться Висновок про відсутність залежності. p> Отже, результатом даного етапу є відсіювання незалежних между собою пар "метрика - експертна оцінка "та визначення за можлівістю увазі залежності для других пар.
Регресійній аналіз залежних величин
Регресійній аналіз - Останній етап в дослідженні на залежність метрик та експертних оцінок. ВІН проводитися Тільки при віконанні умови, что дісперсія залежної змінної (Експертної ОЦІНКИ) винна залішатіся постійною при зміні значення аргументу (Метрики), тоб, спочатку візначається дісперсія експертної ОЦІНКИ для шкірного прийнятя Значення метрики. p> Если пара "метрика - експертна оцінка" пройшла ВСІ етап и НЕ булу відсіяною, робиться Висновок, что експертна оцінка покладів ПЄВНЄВ чином від Значення метрики з силою, что показує коефіцієнт детермінації, а вигляд залежності візначає лінія регресії.
3. Первинний статистичний аналіз Із гістограмамі метрик, експертної ОЦІНКИ Властивості ПЗ та основна Статистичнй характеристиками, та перевіркамі
Первін статистичний аналіз проводитися за помощью програми Statistica, что набагато спрощує обчислення. p> ВАЖЛИВО способом "опису" змінної є форма ее розподілу, яка показує, з Якою частотою Значення змінної потрапляють в певні інтервалі. Ці інтервалі, что назіваються інтерваламі угруповання, обіраються дослідніком. Зазвічай дослідника Цікавить, наскількі точно Розподіл можна апроксімуваті Нормальних (Дів. нижчих картинку з прикладом такого розподілу) (дів. такоже Елементарні Поняття статистики). Прості опісові статистики дають про це Деяк інформацію. Наприклад, ЯКЩО асіметрія (показує відхілення розподілу від симетричного) істотно відрізняється від 0, то Розподіл несіметрічно, у тієї годину як нормальний Розподіл абсолютно симетрично. Отже, у симетричного розподілу асіметрія дорівнює 0. Асіметрія розподілу з Довгим правимо хвостом позитивна. Если Розподіл має довгий лівий хвіст, то его асіметрія негативна. Далі, ЯКЩО ексцес (Показує "гостроту піку" розподілу) істотно відрізняється від 0, то Розподіл має або больше заокруглень пік, чем нормальне, або, навпаки, має більш гострий пік (можливо, є декілька піків). Зазвічай, ЯКЩО ексцес позитивний, то пік загостреній, ЯКЩО негативний, то пік заокруглень. Ексцес нормального розподілу дорівнює 0.
Більш Точні інформацію про форму розподілу можна отріматі помощью крітеріїв нормальності (Наприклад, крітерію Колмогорова-Смирнова або W крі...
