山崎
進捗報告用†
修論に向けて†
ToDo†
7/11†
ToDo†
Done†
Problem†
6/29†
ToDo†
Done†
6/22†
ToDo†
- FOSEに投稿するため，研究原稿からの差分を作る
- そのために追加で出来ることを考え，優先度をつけてくる
Done†
5/18†
ToDo†
Done†
5/14†
Memo†
- ROCの使い方が違う
- 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†
ToDo†
5/8†
Done†
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†
- CamelCase,SnakeCase,ドットつなぎ表記のうちどれが良いか
- 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/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
- 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．
- 確率分布と乱数に関する関数の使い方/Rに用意されている確率分布
- 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
- 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
- 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
参考文献†
![[PukiWiki]](image/wadanyan.png "[PukiWiki]")
開発者メトリクス分布.pdf
