データ分布の偏りがコスト超過判別予測に及ぼす影響
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概要
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プロジェクトのコスト超過を防ぐためには,コスト超過が発生しそうなプロジェクトを早期に発見し,対応策を実施する必要がある.コスト超過プロジェクトの発見には,線形判別分析,ロジスティック回帰,マハラノビス・タグチ法などの判別予測法が用いられる.ソフトウェアプロセスが改善されると,データセットに占めるコスト超過プロジェクトとコスト非超過プロジェクトの割合が変化し,割合がアンバランスとなり,これらの判別予測法の精度に影響を与える可能性がある.本論文では,コスト超過プロジェクトが減少し,コスト非超過プロジェクトの割合が増加した場合における,各種判別予測方法の精度変化を分析する.実験を行った結果,コスト超過プロジェクトとコスト非超過プロジェクトの割合に差が少ない場合は,線形判別分析が適しているが,コスト超過プロジェクトが少ない (35% 以下) 場合,マハラノビス・タグチ法が予測に最も適しているといえた.
- 2010-03-11
著者
-
門田 暁人
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
角田 雅照
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学
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松本 健一
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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角田 雅照
奈良先端科学技術大学院大学
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門田 暁人
奈良先端科学技術大学院大学
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柴田 淳一郎
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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門田 暁人
奈良先端大学院大学情報科学研究科
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