Механізми зменшення мультиколінеарності між незалежними факторами при побудові нелінійної регресійної моделі для оцінювання JAVA-застосунків

Abstract

Метою роботи є зменшення мультиколінеарності між незалежними факторами за рахунок застосування середніх значень при попередній обробці багатовимірних даних на прикладі побудови п’ятифакторної нелінійної регресійної моделі для обробки інформації з метрик коду JAVA-застосунків. Показано, що поступове видалення викидів із набору емпіричних даних збільшує значення VIF та погіршує стабільність моделі. Застосування середніх значень метрик VMQ, TFQ та CBO відносно суми кількості класів та інтерфейсів дозволило знизити кореляцію між факторами та уникнути критичних значень оцінок VIFs.