НЕЛІНІЙНА РЕГРЕСІЙНА МОДЕЛЬ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ РОЗМІРУ ВЕБ-ЗАСТОСУНКІВ, ЩО СТВОРЮЮТЬСЯ З ВИКОРИСТАННЯМ PHP ФРЕЙМВОРКУ SYMFONY - ЛАТАНСЬКА, Людмила; МАКАРОВА, Лідія; КОЛЬЦОВ, Андрій; ДАВЛАТОВА, Діана (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2022)
Питання щодо визначення розміру програмного забезпечення на перших етапах роботи над проектом є важливим, адже отриманий розмір можна використати для прогнозування вартості, тривалості та трудомісткості. Частка веб-застосунків серед усіх розроблюваних проектів програмного забезпечення сьогодні є значною, як і популярність мов програмування, що використовуються у веб-розробці. Лідером за частотою використання є мова PHP з її численними фреймворками. Метою дослідження є побудова нелінійної регресійної моделі для оцінювання розміру web-застосунків, що створюються з використанням PHP фреймворку Symfony, за допомогою нормалізуючого перетворення на основі десяткового логарифму. Для побудови моделі на платформі GitHub знайдено 50 проектів веб-застосунків, які створено з використанням фреймворку Symfony. З допомогою інструменту PhpMetrics отримано наступні метрики діаграми класів по цим проектам: кількість класів, середня кількість методів на кожен клас, глибина дерева наслідування. Такий вибір метрик зумовлений можливістю отримати таку інформацію про розроблюваний проект на ранніх стадіях проектування та відсутністю мультиколінеарності серед обраних метрик. Емпіричні дані перевірено на нормальність. Перевірка показала, що дані є негаусівськими, тому їх нормалізовано за допомогою десяткового логарифму, виконано перевірку на наявність викидів, знайдені викиди усунуто та для даних, що лишились, побудовано лінійну для нормалізованих даних та нелінійну для вихідних даних регресійні моделі. Для порівняння також побудовано лінійну регресійну модель для емпіричних даних у припущені про нормальність розподілу. Порівняння моделей показало суттєве покращення якості оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються з використанням фреймворку Symfony, при застосуванні саме нелінійного регресійного аналізу.