Регресійна модель для оцінювання розміру телеграм-ботів, що створюються на Python, та розробка програмного забезпечення для її реалізації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛатанська Л. О.
dc.contributor.authorШакула, О. В.
dc.contributor.authorShakula, Oleksandr
dc.date.accessioned2022-02-04T13:37:37Z
dc.date.available2022-02-04T13:37:37Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionШакула, 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.uk_UA
dc.description.abstractКваліфікаційна 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.).uk_UA
dc.description.abstract1Qualification work for obtaining a master's degree in Specialty 121 – "Software Engineering". Admiral Makarov National University of Shipbuilding. Mykolaiv, 2021. The work contains: 103 pages, 15 tables, 11 figures, 19 references, 5 appendiсes. Relevance of the topic. The size of the software is crucial for many software product evaluations. At present, there is no effective, universal method for estimating the size of software being developed. Therefore, the improvement of methods and models for estimating the size of software in general, and including telegrams-bots created in Python, is an urgent task of software engineering. The purpose and objectives of the study. The purpose of the work is to increase the reliability of estimating the size of telegrams-bots created on Python, and defines the following tasks: to perform a comparative analysis of methods and models for estimating the size of software; justify the need to improve the regression model for estimating the size of telegram bots; perform model specification; assess the parameters, level of trust, forecast capabilities and quality of the model. The object of research is the process of estimating the size of telegram bots created in Python. The subject of research is a one-factor nonlinear regression model for estimating the size of telegram bots created in Python. Research methods. The following methods were used in the study: regression analysis, mathematical statistics, probability theory and structural modeling. Scientific novelty of the obtained results. Improved one-factor regression model for estimating the size of telegrams-bots created in Python, using the normalizing conversion of the decimal logarithm, which increases the reliability of estimating the size of telegrams-bots compared to linear models. The practical significance of the results obtained. Techniques, algorithms and software developed in the qualification work can be used in software design to speed up calculations and increase accuracy. Approbation of research results. The main provisions of the work were published at the II All-Ukrainian scientific-practical Internet conference "Information technologies: models, algorithms, systems" (Mykolaiv, October 26–28, 2021).uk_UA
dc.description.provenanceSubmitted by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2022-02-04T13:36:11Z No. of bitstreams: 1 Shakula_magister.pdf.pdf: 2803440 bytes, checksum: 668e52f86030b28f46202da84f506dfe (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2022-02-04T13:36:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Shakula_magister.pdf.pdf: 2803440 bytes, checksum: 668e52f86030b28f46202da84f506dfe (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Бондар Ольга (olga.bondar@nuos.edu.ua) on 2022-02-04T13:37:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Shakula_magister.pdf.pdf: 2803440 bytes, checksum: 668e52f86030b28f46202da84f506dfe (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-02-04T13:37:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Shakula_magister.pdf.pdf: 2803440 bytes, checksum: 668e52f86030b28f46202da84f506dfe (MD5)en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/5055
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectоцінювання розміруuk_UA
dc.subjectтелеграм-ботuk_UA
dc.subjectPythonuk_UA
dc.subjectпрограмне забезпеченняuk_UA
dc.subjectоднофакторна нелінійна регресійна модельuk_UA
dc.subject121 "Інженерія програмного забезпечення"uk_UA
dc.subjectsize estimationuk_UA
dc.subjecttelegram botuk_UA
dc.subjectPythonuk_UA
dc.subjectsoftwareuk_UA
dc.subjectone-factor nonlinear regression modeluk_UA
dc.titleРегресійна модель для оцінювання розміру телеграм-ботів, що створюються на Python, та розробка програмного забезпечення для її реалізаціїuk_UA
dc.title1A regression model for estimating the size of telegrams-bots created in Python and developing the software for its implementationuk_UA
dc.title22021
dc.typeOtheruk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shakula_magister.pdf.pdf
Розмір:
2.67 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
магістерська робота
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.05 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗАС)
121 "Інженерія програмного забезпечення"