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ML_Fault理解：实验的复制，描述性统计信息（ANOVA，Chi2square，Wilcoxon，功效计算），相关分析（Kendall-tau），预测模型（逻辑回归）。 目的是研究影响故障理解准确性的因素。 分析的因素是程序员的属性（专
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-02-14
详细说明：ML_Fault了解
目标：
研究影响故障理解准确性的因素（识别导致软件故障的代码的能力）。 分析的因素包括程序员的属性（专业，经验，编码能力）和任务（持续时间，自信心，难度）。
指标：
退出率
任务吸收率
资格分数
任务持续时间
说明尺寸
评价者间的可靠性
数据：
进行两次实验来识别导致软件故障的代码。 实验：
E1：5405个任务，777个程序员，10个流行的开源项目中的10个实际失败
E2：2580个任务，497个程序员，5个流行的开源项目中的8个真正的失败
分析方法：
实验复制，描述性统计（ANOVA，Chi2square，Wilcoxon），相关分析（Kendall-tau），预测模型（逻辑回归，随机森林）。
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