Механізми зменшення мультиколінеарності між незалежними факторами при побудові нелінійної регресійної моделі для оцінювання JAVA-застосунків
Loading...
Date
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
DOI
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.
Description
Орєхов, О. С. Механізми зменшення мультиколінеарності між незалежними факторами при побудові нелінійної регресійної моделі для оцінювання JAVA-застосунків = Approaches to Reducing Multicollinearity Between Independent Factors in Nonlinear Regression Modelling for JAVA Application Assessment / О. С. Орєхов ; Т. А. Фаріонова // Матеріали VI міжнар. наук.-практ. інтернет конф. "Інформаційні технології: моделі, алгоритми, системи" (ITMAS–2025). – Миколаїв : НУК, 2025. – С. 40–42 с.