2024-03-29T11:04:44Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000683472023-04-27T10:00:04Z01164:01384:06059:06060
データ分布の偏りがコスト超過判別予測に及ぼす影響Influence of Imbalance Data toward Cost Overrun Project Predictionjpnプロジェクト・教育http://id.nii.ac.jp/1001/00068347/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=68347&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科柴田, 淳一郎角田, 雅照門田, 暁人松本, 健一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.To prevent cost overrun of software projects, it is necessary that project managers discriminate projects which has risk of cost overrun early, and they perform countermeasures. Linear discriminant analysis, logistic regression analysis, and Mahalanobis-Tagichi method are used to find cost overrun projects. When software process is improved, balance of cost overrun projects and cost non-overrun projects become unbalance on dataset, and it may affects accuracy of discriminant prediction. In this paper, we analysis accuracy of various discriminant prediction methods, changing ratio of cost overrun projects and cost non-overrun projects. As a result, when cost overrun projects and cost non-overrun projects are balanced, linear discriminant analysis showed highest accuracy. Also, Mahalanobis-Tagichi method showed highest accuracy when ratio of cost overrun projects is smaller than 35%.AN10112981研究報告ソフトウェア工学(SE)2010-SE-16736162010-03-112010-03-09