Регресійна модель для оцінювання розміру телеграм-ботів, що створюються на Python, та розробка програмного забезпечення для її реалізації - Шакула, О. В.; Shakula, Oleksandr (My University, 2021)
Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 – "Інженерія програмного забезпечення". Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2021 р. Обсяг роботи: 103 сторінки, 15 таблиць, 11 рисунків, 19 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми. Розмір ПЗ є визначальним для багатьох оцінок програмного продукту. На цей час ще не існує ефективної, універсальної методики оцінювання розміру програмного забезпечення, що розробляється. Тому удосконалення методів та моделей оцінювання розміру ПЗ взагалі, та в їх числі і телеграм-ботів, що створюються на Python, є актуальною задачею інженерії програмного забезпечення. Мета і завдання дослідження. Метою роботи є підвищення достовірності оцінювання розміру телеграм-ботів, що створюються на Python, та визначає наступні завдання: виконати порівняльний аналіз методів та моделей для оцінювання розміру ПЗ; обґрунтувати необхідність удосконалення регресійної моделі для оцінювання розміру телеграм-ботів; виконати специфікацію моделі; оцінити параметри, рівень довіри, прогнозні можливості та якість моделі. Об’єктом досліджень є процес оцінювання розміру телеграм-ботів, що створюються на Python. Предметом досліджень є однофакторна нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру телеграм-ботів, що створюються на Python. Методи дослідження. При дослідженні використовувалися наступні методи: регресійний аналіз, математична статистика, теорія ймовірності і структурне моделювання. Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено однофакторну регресійну модель для оцінювання розміру телеграм-ботів, що створюються на Python, за рахунок використання нормалізуючого перетворення десятковий логарифм, що дозволяє підвищити достовірність оцінювання розміру телеграм-ботів порівняно з лінійними моделями. Практичне значення отриманих результатів. Методики, алгоритми і ПЗ, що були розроблені в кваліфікаційній роботі, можуть бути використані при проектуванні програмного забезпечення для пришвидшення розрахунків та підвищення точності. Апробація результатів досліджень. Основні положення роботи були оприлюднені на II Всеукраїнській науково-практичній інтернет конференції «Інформаційні технології: моделі, алгоритми, системи» (м. Миколаїв, 26–28 жовтня 2021 р.).
Шакула, О. В. Регресійна модель для оцінювання розміру телеграм-ботів, що створюються на Python, та розробка програмного забезпечення для її реалізації = A regression model for estimating the size of telegrams-bots created in Python and developing the software for its implementation : магістерська робота ; спец. 121 "Інженерія програмного забезпечення" / О. В. Шакула ; наук. кер. Л. О. Латанська. – Миколаїв : НУК, 2021. – 104 с.
Keywords: оцінювання розміру; телеграм-бот; Python; програмне забезпечення; однофакторна нелінійна регресійна модель; 121 "Інженерія програмного забезпечення"; size estimation; telegram bot; Python; software; one-factor nonlinear regression model