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目录 1

第1章 数据分析的方法 1

数据验证 3

变量与模型的选择 6

前期分析 8

图表 8

表格 13

相关性分析 14

逐步回归分析 16

建立多变量模型 17

检验模型 25

检验数值型变量 25

检验类别型变量 26

检验残差值 28

检测有影响的观察 29

提取方程式 30

结束语 31

数据验证 33

第2章 案例分析：软件开发生产率 33

变量和模型的选择 40

创建新变量 40

修正数据 41

确定分类变量的各个子集 41

模型的选择 44

初步分析 44

图 44

表格 61

关联分析 62

逐步衰退分析 63

建立多变量模型 66

检验模型 69

检验数值变量 69

检验分类变量 69

测试残差 69

发现有影响的样本 70

解释方程式 71

提取方程式 71

管理启示 73

第3章 案例分析：快速上市 74

数据验证、变量和选择模型 74

选择模型 75

初步分析 75

图 75

表 83

相关性分析 84

逐步回归分析 84

多变量模型的构建 86

检验模型 89

检验数值变量 89

检验类别变量 89

检验残差值 90

检测有影响的观测值 91

提取方程式 92

方程式的解释 93

管理启示 94

第4章 案例分析：开发软件开发成本的模型 95

实例A：1993年工作量估算模型 95

数据验证以及变量和模型的选择 95

数据的选择 95

模型的选择 96

初步分析 96

图 96

表格 101

关联分析 102

逐步衰退分析 102

建立多变量模型 104

检验模型 108

检验数值变量 108

检验分类变量 108

测试残差 109

发现有影响的样本 111

常用精度统计 113

测量估算模型的精确度 113

估算误差的箱图 115

Wilcoxon符号秩测试 115

精度分段 116

95％信任间隔 118

提取方程式 120

解释方程式 121

变量和模型的选择 123

实例B：1991年工作量估算模型 123

确定分类变量的各个子集 124

模型的选择 126

初步分析 126

图 126

表格 127

关联分析 127

逐步衰退分析 129

建立多变量模型 129

常用精度统计 133

检验模型 133

测量估算模型的精确度 133

Wilcoxon符号秩测试 134

估算误差的箱图 134

精度分段 135

比较1991年和1993年的模型 136

管理启示 137

第5章 案例研究：软件维护成本的驱动因子 138

关心的是成果 138

摘要 139

年度纠错性维护成本的驱动因子：一家商业银行的经历 139

附录：软件年度维护投入的一种风险分析方法 151

通过数据学到知识 154

数据验证 154

变量及模型的选择 158

新变量的创建 158

数据的修改 159

类别型变量子集的标识 160

模型的选择 163

前期分析 164

图表 164

表格 179

相关性分析 181

逐步回归分析 182

建立多变量模型 182

选择基准类别型变量 186

检验类别型变量 190

检验数值型变量 190

检验模型 190

检验残差值 194

检测有影响的观察 195

提取方程式 195

解释方程式 196

模型预测的精确性 196

TELON分析 198

进一步分析 203

结束语 204

第6章 需要理解的统计学知识 205

个体变量的描述 205

变量的类型 205

描述性统计量 207

正态分布 213

抽样理论概述 213

其他概率分布 215

数据中的关系识别 216

卡方独立性检验 217

相关分析 220

回归分析 226

方差分析（ANOVA） 233

对两个估计模型的比较 237

配对Wilcoxon符号秩检验 237

结束语 239

附录A 原始软件开发项目数据 240

附录B 证实软件开发项目数据 242

附录C 证实软件维护项目数据 244