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A Proposal for Analyzing Productivity and Quality Data
Asako Okano
目次
? 背景
? 生产性?品质データの现象论
関係式(1/2)、関係式(2/2)
? 解析手法-回帰モデルのタイプとその採択
? 手法の適用例
? 今後に向けて
? まとめ
背景
? 生産性?品質データの分析を、ツールやExcelで
行ってきた。
? 内部の処理が不明のため、解析作業や結果の
考察にも限界があると考えられた。
? 標本数の不足、層別の困難さ、散布図プロットで
相関が見えないという問題などから、その要因を
見つけるのが困難であった。
生产性?品质データの现象论
関係式(1/2)
?
関係式(2/2)
解析手法-回帰モデルのタイプとその採択
(1/2)
利点:
1.データの確率分布を仮定しないで4タイプの
回帰分析の決定係数から適切なモデルタイプ
を採択できる。
2.背景を理解せずに、なんでも対数をとる、という
ことを避け、変数間の現象論に基づいて解析
することできる。
解析手法-回帰モデルのタイプとその採択
(2/2)
手法の適用例
1.生産量と工数
2.生産性と累積誤り検出率
今後に向けて
? 単純にソフトウェアの規模と工数というような指標で
測ることは難しい。単位や指標などに新たな概念や
工夫を取り入れることを視野に入れていく
※弊社が開発しているような科学技術計算に関するソフトウェアはIT技術の他に、
数学、物理、工学の基礎知識を必要とする。
? 定量的プロジェクト管理の精度向上には、意味の
あるデータを見極め、関係性を導き出し、我々に気
付きをも与えてくれる統計解析の基礎を固めること
が必須
まとめ
? 生産性?品質以外の分野データでも、この手法
は適用できる。
? 何事にも、現象を記述する方程式があると仮定
する。
? 内部処理を理解せずに、ツールを利用してその
結果をただ使用するだけでは、統計解析にはな
らない。変数の背景を知ろう!!
ご清聴
ありがとうございました。

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