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搜索资源 - 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(专业,经验的年限)和任务的属性(持续时间,信心)-源码
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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
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-14
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42098759