山崎/コミッター候補者予測 の履歴(No.20)

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• 山崎/コミッター候補者予測 へ行く。
  • 1 (2017-10-03 (火) 06:22:06)
  • 2 (2017-10-03 (火) 08:41:44)
  • 3 (2017-10-03 (火) 08:41:44)
  • 4 (2017-10-04 (水) 10:43:31)
  • 5 (2017-10-06 (金) 09:11:05)
  • 6 (2017-10-11 (水) 04:56:18)
  • 7 (2017-10-11 (水) 04:56:18)
  • 8 (2017-10-17 (火) 07:00:32)
  • 9 (2017-10-17 (火) 07:00:32)
  • 10 (2017-11-01 (水) 04:16:17)
  • 11 (2017-11-01 (水) 04:16:17)
  • 12 (2017-11-14 (火) 05:02:39)
  • 13 (2017-12-05 (火) 08:12:12)
  • 14 (2017-12-05 (火) 08:12:12)
  • 15 (2018-04-28 (土) 05:27:27)
  • 16 (2018-05-08 (火) 07:14:31)
  • 17 (2018-05-09 (水) 06:25:09)
  • 18 (2018-05-11 (金) 05:40:45)
  • 19 (2018-05-14 (月) 10:50:10)
  • 20 (2018-05-14 (月) 10:50:10)
  • 21 (2018-05-18 (金) 05:28:11)
  • 22 (2018-06-22 (金) 04:52:31)
  • 23 (2018-06-29 (金) 07:07:48)
  • 24 (2018-07-11 (水) 07:10:19)
  • 25 (2018-07-11 (水) 07:10:19)
  • 26 (2018-07-11 (水) 07:10:19)
  • 27 (2018-08-10 (金) 02:26:20)
  • 28 (2018-08-10 (金) 02:26:20)
  • 29 (2018-08-10 (金) 02:26:20)
  • 30 (2018-08-10 (金) 02:26:20)
  • 31 (2018-10-25 (木) 02:30:17)
  • 32 (2018-10-25 (木) 07:27:58)

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山崎

進捗報告用†

修論に向けて†

ToDo†

• 最新のコミッタ予測のサーベイ
• データ集める

5/18†

ToDo†

• 予定决め(この時間中)

Done†

5/14†

Memo†

• ROCの使い方が違う
  • 使い方を他の論文とかで調べてみる
• プロジェクトが悪いかもしれない
  • Eclipseはこの研究のデータセットとして不向き
  • 別のプロジェクトのデータで確かめた方が良さそう
• メトリクスを増やした方がいいかも
  • プロジェクトの状況(プロジェクトでのコミット数とか)に関するメトリクスなど

5/11†

ToDo†

• 11日 ROCによる評価結果を出す
• 12日 宮崎さんに考察(文章化前でもいいから)見てもらう
• 13日 宮崎さんに朝にレビューしてもらい夜にフィードバックもらう
• 14日 先生レビュー
• 15日~ 1日1プッシュ，自分の進捗を報告

5/9†

Done†

• 開発者の各メトリクス分布のプロット 開発者メトリクス分布.pdf

ToDo†

• どのメトリクスが予測に効いてきそうか調べる

5/8†

Done†

• 2008,2009,2013,2014年の適合率,再現率をプロット 予測結果プロット.pdf

Memo†

• 今の予測はアンダーサンプリングで行なっているのでオーバーサンプリングでやるパターンも

ToDo†

• コミッターの各メトリクスをプロットし，どれが予測に効いてきそうか調べる
• (最新のコミッタ予測のサーベイ)
• (データ集める)

参考URL†

プログラマーのためのR言語入門†

プログラマーのためのR言語入門その2 分析・表示編†

• R言語の初歩から　色々載っていてわかりやすかった

箱ひげ図の見方†

• パーセンタイル/四分位数/箱ひげ図の内訳

Rの変数名についての議論まとめ（ライト版）†

• CamelCase,SnakeCase,ドットつなぎ表記のうちどれが良いか

欠損値｜Rの非数値の取り扱い方†

• 欠損値・非数値の判定/除去
  • na.omitでデータフレームから欠損値を除去できる

行列の作成†

• 行列の作成/要素へのアクセス/結合
  • rbind()で行ベクトル単位で結合できる
  • cbind()で列ベクトル単位で結合できる

行列の操作†

• 行列操作の手法一覧
  • nrow()で行列数の取得

データの加工と抽出†

• データの加工と抽出を行う関数一覧
  • transform(x, y=値)でデータフレーム x に新たな列 y を追加する．
  • subset(x, 条件式, ベクトル)でベクトルで指定した列に対し，条件式に合う行のみを抽出する．

確率分布と乱数†

• 確率分布と乱数に関する関数の使い方/Rに用意されている確率分布
  • runif()で一様乱数の生成

一般化線形モデル†

• glm()で一般化線形モデルを用いることができる
  • 応答変数が二項分布のものは引数familyにbinomialを設定すれば良い

Rで無作為抽出を行うsample関数†

• sample()についての説明

[R]{base} row.names() : データフレームの列名を(文字型ベクトルとして)取得または設定する関数†

• row.names(データフレーム) <- 文字ベクトル(行名を要素とする)でデータフレームに行名を設定

Rのコーディングルールについて†

完全分離と準完全分離†

• 完全分離/準完全分離の説明と原因/修正

対数変換を行う意味について。回帰分析において対数変換する背景にある前提とは？†

• 説明変数を対数にする/しないによって,モデルがそれぞれ直線関係/弾力性一定に変わる.
  • 最小二乗法の時の話なので，ロジスティック回帰分析でもこうなるかどうかは分からない

Rで文字列を日付時刻型に変換する†

• strptime関数で日付型に変換できる

手法による得意な分布の違い†

参考文献†

The_role_of_patch_review_in_software_evolution-An_analysis_of_the_mozilla_firefox.pdf†

• もう一回ちゃんと読みます