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目录1

第1章 数据分析的方法1

数据验证3

变量与模型的选择6

前期分析8

图表8

表格13

相关性分析14

逐步回归分析16

建立多变量模型17

检验模型25

检验数值型变量25

检验类别型变量26

检验残差值28

检测有影响的观察29

提取方程式30

结束语31

数据验证33

第2章 案例分析：软件开发生产率33

变量和模型的选择40

创建新变量40

修正数据41

确定分类变量的各个子集41

模型的选择44

初步分析44

图44

表格61

关联分析62

逐步衰退分析63

建立多变量模型66

检验模型69

检验数值变量69

检验分类变量69

测试残差69

发现有影响的样本70

解释方程式71

提取方程式71

管理启示73

第3章 案例分析：快速上市74

数据验证、变量和选择模型74

选择模型75

初步分析75

图75

表83

相关性分析84

逐步回归分析84

多变量模型的构建86

检验模型89

检验数值变量89

检验类别变量89

检验残差值90

检测有影响的观测值91

提取方程式92

方程式的解释93

管理启示94

第4章 案例分析：开发软件开发成本的模型95

实例A：1993年工作量估算模型95

数据验证以及变量和模型的选择95

数据的选择95

模型的选择96

初步分析96

图96

表格101

关联分析102

逐步衰退分析102

建立多变量模型104

检验模型108

检验数值变量108

检验分类变量108

测试残差109

发现有影响的样本111

常用精度统计113

测量估算模型的精确度113

估算误差的箱图115

Wilcoxon符号秩测试115

精度分段116

95％信任间隔118

提取方程式120

解释方程式121

变量和模型的选择123

实例B：1991年工作量估算模型123

确定分类变量的各个子集124

模型的选择126

初步分析126

图126

表格127

关联分析127

逐步衰退分析129

建立多变量模型129

常用精度统计133

检验模型133

测量估算模型的精确度133

Wilcoxon符号秩测试134

估算误差的箱图134

精度分段135

比较1991年和1993年的模型136

管理启示137

第5章 案例研究：软件维护成本的驱动因子138

关心的是成果138

摘要139

年度纠错性维护成本的驱动因子：一家商业银行的经历139

附录：软件年度维护投入的一种风险分析方法151

通过数据学到知识154

数据验证154

变量及模型的选择158

新变量的创建158

数据的修改159

类别型变量子集的标识160

模型的选择163

前期分析164

图表164

表格179

相关性分析181

逐步回归分析182

建立多变量模型182

选择基准类别型变量186

检验类别型变量190

检验数值型变量190

检验模型190

检验残差值194

检测有影响的观察195

提取方程式195

解释方程式196

模型预测的精确性196

TELON分析198

进一步分析203

结束语204

第6章 需要理解的统计学知识205

个体变量的描述205

变量的类型205

描述性统计量207

正态分布213

抽样理论概述213

其他概率分布215

数据中的关系识别216

卡方独立性检验217

相关分析220

回归分析226

方差分析（ANOVA）233

对两个估计模型的比较237

配对Wilcoxon符号秩检验237

结束语239

附录A 原始软件开发项目数据240

附录B 证实软件开发项目数据242

附录C 证实软件维护项目数据244