Математична модель для оцінювання якості застосунків з відкритим кодом на JAVA, що створюються з використанням фреймворку Hibernate

dc.contributor.authorПухалевич А. В.
dc.contributor.authorМакарова Л. М.
dc.contributor.authorКоваленко В. В.
dc.contributor.authorPukhalevych A. V.
dc.contributor.authorMakarova L. M.
dc.contributor.authorKovalenko V. V.
dc.date.accessioned2026-06-02T09:06:20Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionПухалевич, А. В. Математична модель для оцінювання якості застосунків з відкритим кодом на JAVA, що створюються з використанням фреймворку Hibernate = Mahematical model for assessing the quality of open source JAVA applications created using the Hibernate framework / А. В. Пухалевич, Л. М. Макарова, В. В. Коваленко // Вчені записки ТНУ ім. В. І. Вернадського. Серія: Технічні науки. – Київ : Гельветика, 2026. – Т. 37 (76), № 2, ч. 1. – С. 271–277.
dc.description.abstractДослідження присвячене актуальній проблемі оцінювання якості застосунків з відкритим кодом на Java, що створюються з використанням фреймворку Hibernate. З огляду на розповсюдженість використання мови програмування Java та ORM-технологій, запропонований в даній роботі підхід до оцінювання якості на основі довірчих та прогнозних інтервалів нелінійних регресій для метрик RFC, CBO та WMC сприяє підвищенню достовірності такого оцінювання. Для побудови математичної моделі було зібрано та проаналізовано метрики 70 застосунків з відкритим кодом, де використовується фреймворк Hibernate. Відповідно до тесту Мардіа, було виявлено перевищення критичного рівня за багатовимірною асиметрією, що свідчило про відсутність нормального розподілу емпіричних даних, і неможливість побудови лінійних моделей. Тому, було проведено нормалізацію даних за допомогою одновимірного перетворення Бокса-Кокса. Після цього тест Мардіа показав, що перетворені дані мають нормальний розподіл. Завдяки перевірці квадрата відстані Махаланобіса для кожного рядка даних було встановлено відсутність викидів у загальній вибірці, а отже всі емпіричні дані були використанні в нормалізованому вигляді для побудови довірчих та прогнозних інтервалів нелінійних регресій з використанням методу нормалізуючих перетворень. Для цього спочатку було побудовано три лінійні регресії для нормалізованих даних, а потім, використовуючи зворотне нормалізуюче перетворення, з лінійних регресій отримано нелінійні регресії та довірчі і прогнозні інтервали нелінійних регресій. Всі три побудовані нелінійні регресії демонструють прийнятну точність прогнозування загальної вибірки проєктів за критеріями та . Об’єктом дослідження є процес оцінювання якості застосунків з відкритим кодом на Java, що створюються з використанням фреймворку Hibernate. Предметом дослідження є математична модель для оцінювання якості застосунків з відкритим кодом на Java, що створюються з використанням фреймворку Hibernate, побудована на основі метрик RFC, CBO та WMC.
dc.description.abstract1The study is dedicated to the topical issue of quality assessment for open-source Java applications developed using the Hibernate framework. Given the widespread use of the Java programming language and ORM technologies, the approach proposed in this work—based on confidence and prediction intervals of nonlinear regressions for the RFC, CBO, and WMC metrics – contributes to increasing the reliability of such assessments. To construct the mathematical model, metrics from 70 open-source applications utilizing the Hibernate framework were collected and analyzed. According to Mardia’s test, it was found that the multivariate skewness exceeded the critical level, indicating that the empirical data did not follow a normal distribution, making the construction of linear models impossible. Therefore, the data were normalized using univariate Box-Cox transformation. Following this, Mardia’s test confirmed that the transformed data followed a normal distribution. By verifying the squared Mahalanobis distance for each data row, it was determined that there were no outliers in the overall sample. Therefore, all empirical data were used in normalized form to construct confidence and prediction intervals for nonlinear regressions using the method of normalizing transformations. For this purpose, three linear regressions were first constructed for the normalized data; then, using the inverse normalizing transformation, nonlinear regressions and their corresponding confidence and prediction intervals were derived. All three nonlinear regressions demonstrate acceptable prediction accuracy for the project sample based on the MMRE and PRED(0.25) criteria. The object of the study is the quality assessment process for open-source Java applications built with the Hibernate framework. The subject of the study is mathematical model for assessment the quality of open-source Java applications created using the Hibernate framework, constructed based on the RFC, CBO, and WMC metrics.
dc.description.provenanceSubmitted by Andrii Pukhalevych (andrii.pukhalevych@nuos.edu.ua) on 2026-05-30T16:54:05Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Pukhalevych_Makarova_Kovalenko_vernadskyjournals_2026.pdf: 557884 bytes, checksum: 20fd3e63fe17ffa6833284b59ac76f1d (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-02T08:59:43Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-02T09:05:28Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2026-06-02T09:06:20Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2026-06-02T09:06:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pukhalevych_Makarova_Kovalenko.pdf: 557884 bytes, checksum: 20fd3e63fe17ffa6833284b59ac76f1d (MD5) Previous issue date: 2026en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.32782/2663-5941/2026.2.1/38
dc.identifier.issn2663-5941
dc.identifier.issn2663-595X (Online)
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/12911
dc.language.isouk
dc.relation.ispartofseriesУДК; 004.412:519.237.5
dc.subjectоцінювання
dc.subjectякість
dc.subjectзастосунок
dc.subjectпрограмна метрика
dc.subjectматематична модель
dc.subjectдовірчий інтервал
dc.subjectінтервал прогнозування
dc.subjectрегресія
dc.subjectJava
dc.subjectфреймворк Hibernate
dc.subjectнормалізуюче перетворення
dc.subjectassessment
dc.subjectquality
dc.subjectapplication
dc.subjectsoftware metric
dc.subjectmathematical model
dc.subjectconfidence interval
dc.subjectprediction interval
dc.subjectregression
dc.subjectJava
dc.subjectHibernate framework
dc.subjectnormalizing transformation
dc.titleМатематична модель для оцінювання якості застосунків з відкритим кодом на JAVA, що створюються з використанням фреймворку Hibernate
dc.title.alternativeMahematical model for assessing the quality of open source JAVA applications created using the Hibernate framework
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Pukhalevych_Makarova_Kovalenko.pdf
Розмір:
544.81 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:

Зібрання