判別効率によるソフトウェア品質判別モデルの評価方法
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概要
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ソフトウェア品質を複雑度から予測する判別分析モデルにおいて,品質を規定する複雑度の主成分を情報量規準AICを用いて選択する方法を提案する.この方法では,最ゆう推定法によって得られた残差2乗和の小ささと複雑度を測る尺度の数の少なさからモデルを比較し,最適な判別モデルを得る.この方法の妥当性を,WilksのΛ検定におけるモデルの判別効率の上昇率や複雑度の判別に対する寄与率の大きさから,理論的に検証した.実験により,(1)最小AICモデルにより,(1)正答率(マハラノビスの汎距離による判別結果と一致している標本の割合)を下げることなく,(2)判別効率が高く,かつ各要因の寄与率が最も高いモデルが得られること,(2)最大F値モデルは,最小AICモデルの近似解であること,を確認した.この結果,従来のWilksのΛ検定による主成分の選択方法において,有意水準のとり方によりいく通りもの解がでてくるや,モデルの客観的評価基準がない等の問題を解決することができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-10-25
著者
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