软件度量模型毕业论文.doc

软件度量模型是软件工程领域中的一个重要工具，用于预测未来的软件项目特性，如开发工作量、缺陷率等，这些预测通常基于历史项目的数据样本。然而，这些数据样本往往存在缺失值的问题，这给模型构建带来了挑战。论文的核心议题是如何在处理缺失数据的情况下，构建简洁而有效的软件度量模型。 论文的第二章关注缺失数据的统计处理。这部分介绍了缺失数据的基本概念，探讨了处理缺失数据的不同方法，包括完全删除、单值插补和多重插补等。论文特别提到了k-NN方法（k最近邻）和蒙特卡洛模拟法，这两种技术分别用于近似缺失值和通过随机抽样来估计缺失数据的影响。k-NN方法利用已知完整数据点的邻近关系来估算缺失值，而蒙特卡洛模拟则通过大量随机实验来预测缺失数据可能产生的结果。 第三章主要讨论离散型变量的处理。离散型变量在软件度量中常见，如项目团队的人数、开发阶段等。论文介绍了一种常见的处理离散变量的技术——虚拟变量法。这种方法通过创建虚拟的指示变量来表示离散变量的不同状态，将其转化为可以与连续变量一起处理的形式。 第四章涉及变量选择策略。变量选择对于模型的简化至关重要，因为它能减少冗余信息并提高模型的解释力。论文中，作者比较了几种传统的变量选择方法，如前向选择、后向选择和逐步回归，并选择了逐步回归作为最佳方法。逐步回归通过逐步引入或剔除变量，以达到最佳的预测性能和模型简洁性。 第五章进行了案例分析。这部分将前面章节介绍的理论和方法应用于实际数据，使用R、SPSS和Java等编程语言进行编程实现，构建了缺失数据条件下的软件度量模型简化。 这篇毕业论文深入研究了如何在存在缺失数据和混合类型变量的情况下构建软件度量模型。通过统计方法处理缺失数据，使用虚拟变量法处理离散型数据，以及选择适当的变量选择策略，论文提供了一套系统性的解决方案，有助于提升软件工程预测的准确性和效率。这一研究对于软件开发管理、项目规划和质量控制等领域具有重要的实践价值。