Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, та розробка програми для її реалізації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛатанська Л. О.
dc.contributor.authorБринзей Олександр Андрійович
dc.contributor.authorBrynzei Oleksandr Anriyovych
dc.date.accessioned2024-05-13T07:24:23Z
dc.date.available2024-05-13T07:24:23Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionБринзей, О. А. Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, та розробка програми для її реалізації = A nonlinear regression model for estimating the size of server applications created using NestJS framework and the developing the software for its implementation : магістерська робота ; спец. 121 ''Інженерія програмного забезпечення'' / О. А. Бринзей ; наук. кер. Л. О. Латанська. – Миколаїв : НУК, 2022. – 90 с.
dc.description.abstract«Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, та розробка програми для її реалізації». Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 – «Інженерія програмного забезпечення». Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2022 р. Обсяг роботи: 89 стор., 16 табл., 7 рис., 23 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми обумовлена потребою в більш точному оцінюванні розміру серверних застосунків, які створюються з використання фреймворку NestJS через відсутність побудованих моделей для цього фреймворку. Мета дослідження – підвищення достовірності оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, за допомогою нелінійної регресійної моделі. Об’єкт дослідження: процес оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS. Предмет дослідження: нелінійні регресійні моделі для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS. Методи дослідження: методи теорії ймовірностей та математичної статистики, лінійного та нелінійного регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів: удосконалено нелінійну регресійну модель для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, з використанням нормалізуючого перетворення на основі десяткового логарифму, що дозволяє підвищити достовірність оцінювання розміру програмного забезпечення в порівнянні з двохфакторною лінійною регресійною моделлю та однофакторною нелінійною регресійною моделлю для оцінювання розміру веб-додатків, реалізованих мовою Java. Ця двофакторна нелінійна регресійна модель у порівнянні з побудованою4 однофакторною нелінійною регресійною моделлю та існуючою однофакторною нелінійною регресійною моделлю для застосунків, розроблених мовою Java, має кращі показники якості моделей 𝑅2, 𝑀𝑀𝑅𝐸 та 𝑃𝑅𝐸𝐷(0,25). Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програму для оцінювання розміру серверних, що створюються з використанням фреймворку NestJS. Програму створено на мові програмування Python. Програму, що розроблено, можна використовувати для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, на ранніх стадіях їх проектування. Апробація результатів роботи. Основні положення й результати кваліфікаційної роботи опубліковані на III Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції «Інформаційні технології: моделі, алгоритми, системи» (м. Миколаїв, 26–28 жовтня 2022 року). Публікації: Основні положення й результати кваліфікаційної роботи опубліковано у 1 науковій праці – тезах конференції.
dc.description.abstract1«A nonlinear regression model for estimating the size of server applications created using NestJS framework and the developing the software for its implementation» Qualification work for obtaining a master's degree in specialty 121 - "Software Engineering". Admiral Makarov National University of Shipbuilding. Mykolaiv, 2022. Volume: 89 p., 16 tables, 7 figures, 23 references, 5 appendices. Topic Relevance: conditioned by the need for a more accurate assessment of the size of server applications that are developed using the NestJS framework due to the lack of built models for this framework. Research goal. The purpose of the work is to increase the confidence of estimation the size of server applications created using the NestJS framework, using a nonlinear regression model. Object of research: the process of estimating the size of server applications developed using the NestJS framework. Subject of research: nonlinear regression models for estimating the size of server applications developed using the NestJS framework. Methods of research: methods of probability theory and mathematical statistics, linear and non-linear regression analysis. Scientific contribution: improved the nonlinear regression model for estimating the size of server applications developed using the NestJS framework, using a normalization transformation based on the decimal logarithm, which allows to increase the confidence of estimating the size of the software compared to the two-factor linear regression model and the one-variable nonlinear regression model for estimating the size of web applications developed in Java. This two-factor nonlinear regression model has better 𝑅2 , 𝑀𝑀𝑅𝐸, and 𝑃𝑅𝐸𝐷(0.25) model quality scores compared to the constructed one-factor nonlinear regression model and the existing one-factor nonlinear regression model for applications developed in Java.6 Practical value of obtained results. The program for estimating the size of servers created using the NestJS framework has been developed. The program was created in the Python programming language. The developed program can be used to estimate the size of server applications created using the NestJS framework in the early stages of their design. Approbation of the thesis results. The 3nd All-Ukrainian scientific-practical Internet conference "Information technologies: models, algorithms, systems (ITMAS 2022)" (Mykolaiv, October 26-28, 2022). Publications. The main provisions and results of the qualification work are published in 1 scientific work - theses of the conference.
dc.description.provenanceSubmitted by Антон Крамаренко (kramarenko4717@gmail.com) on 2024-05-10T10:45:21Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Brynzei_magister.pdf: 2281769 bytes, checksum: 06b4fd53e25b501f3cc6a3ca02d8b4f3 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2024-05-13T06:56:39Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2024-05-13T07:23:58Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2024-05-13T07:24:23Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-05-13T07:24:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Brynzei_magister.pdf: 2281769 bytes, checksum: 06b4fd53e25b501f3cc6a3ca02d8b4f3 (MD5) Previous issue date: 2022en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/8245
dc.language.isouk
dc.subjectоцінювання кількості строк коду
dc.subjectсерверні застосунки
dc.subjectнелінійна регресійна модель
dc.subjectфреймворк NestJS
dc.subject121 ''Інженерія програмного забезпечення''
dc.subjectLOC estimation
dc.subjectserver applications
dc.subjectnon-linear regression model
dc.subjectNestJS framework
dc.titleНелінійна регресійна модель для оцінювання розміру серверних застосунків, що створюються з використанням фреймворку NestJS, та розробка програми для її реалізації
dc.title.alternativeA nonlinear regression model for estimating the size of server applications created using NestJS framework and the developing the software for its implementation
dc.typeMasterThesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Brynzei_magister.pdf
Розмір:
2.18 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗАС)
121 "Інженерія програмного забезпечення"