![[PukiWiki]](image/wadanyan.png "[PukiWiki]")
#author("2018-10-25T16:33:18+09:00","","") #author("2018-11-02T10:27:00+09:00","","") [[山崎]] **進捗報告用 [#ma099281] **修論に向けて [#x1d794c4] ***ToDo [#u5042b03] -最新のコミッタ予測のサーベイ -データ集める **コミッタ昇格リスト作成予定 [#g07328b6] #task **10/30 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] - -残りのプロジェクトもリスト作成 -目視で活動量を見る -相対量で集計した活動量で予測 ***Done [#z3a404ef] - -antの昇格リスト作成 **10/25 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -既存研究プロジェクトのコミッターが正しいか確認する --ために各プロジェクトのコミッターリストを探し昇格リストを作る ---pluto(2004/06~) https://portals.apache.org/pluto/team-list.html ---ant(2003/01~) http://ant.apache.org/contributors.html ---axis2c(2010/11~) http://axis.apache.org/axis2/c/core/team-list.html ---lucene & solr (2012/02~)https://lucene.apache.org/whoweare.html ---log4j (2013) https://logging.apache.org/log4j/2.0/team-list.html ***Done [#z3a404ef] -htmlから抽出して差分を作るプログラム作成 - **10/18 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -コミッタリストの差分を用いてコミッタ昇格リストを作ってくる - **10/4 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -各年の開発者の活動量を目視する - **8/24 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -Developer Role Evolution in Open Source Software Ecosystem: An Explanatory Study on GNOME のデータを使うため調査 --データセット(DB)は見つかったがスクリプトが見つからず -Developer Initiation and Social Interactions in OSS: A Case Study of the Apache Software Foundation のデータを調査 --データもスクリプトもあったがメトリクスがわからない **8/24 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -伊原先生に参考文献聞いた --Developer Role Evolution in Open Source Software Ecosystem: An Explanatory Study on GNOME - ***Done [#m0ab90b6] **8/10 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -gharehyazie論文読んだ --データセットと思しきものを見つけた ---http://www.gharehyazie.com/supplementary/oss/ -コミッタ予測の参考文献探し中 --integrator --これが引っ張ってる論文から探していく ***Done [#m0ab90b6] -伊原先生に聞く -データセットで実験 **8/3 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -svm基礎 -夏の目標 --比較実験がないと厳しい --ライバルを探してくる(apacheでやっていると思われる) ---それを引用している論文を探す ---同じデータセットで勝負してみる ***Done [#m0ab90b6] - ***Problem [#b5417a51] -mozillaのコミットについて --うまく集計できていない -一度中身を見てみる(上位の開発者あたりを) -プログラム遅すぎたため手直し --並列処理もやってみる(プログラムの方) **7/27 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] - ***Done [#m0ab90b6] -VM直せた -mozillaのデータは集められた(未整形) -webkitのデータが入っていない **7/11 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -修論での予定を考えてくる -VM壊(レルかも) ***Done [#m0ab90b6] -(ICSE輪講資料) -SIGSSプレゼン訂正 ***Problem [#m0ab90b6] -VMのスナップショットが肥大化 --うごかせなくなった **6/29 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -DBリストア ***Done [#m0ab90b6] -SIGSS原稿下書き **6/22 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -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 [#m0ab90b6] - **5/18 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -火曜日までに各開発者のメトリクスをまとめてくる ***Done [#m0ab90b6] - **5/14 [#v41a0eca] ***Memo [#v1eb298e] -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 [#v41a0eca] ***ToDo [#z3a404ef] -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 [#v41a0eca] ***Done [#m0ab90b6] -開発者の各メトリクス分布のプロット &attachref(開発者メトリクス分布.pdf); ***ToDo [#z3a404ef] -どのメトリクスが予測に効いてきそうか調べる **5/8 [#v41a0eca] ***Done [#m0ab90b6] -2008,2009,2013,2014年の適合率,再現率をプロット &attachref(予測結果プロット.pdf); ***Memo [#u475c127] -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 [#z3a404ef] -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 [#ic8e0f9b] *** [[プログラマーのためのR言語入門>https://qiita.com/stkdev/items/6aba2c1db2fa056170ae]] [#qfd0ee90] *** [[プログラマーのためのR言語入門その2 分析・表示編>https://qiita.com/stkdev/items/f79af90db4799370e3aa]] [#ta2dc5da] -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>https://bellcurve.jp/statistics/course/5220.html]] [#n1001792] -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）>http://notchained.hatenablog.com/entry/2014/06/19/223135]] [#p38a492c] -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>https://stats.biopapyrus.jp/r/basic/nan.html]] [#k47a4ce0] -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>http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/19.html]] [#o34a4e3f] -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>http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/21.html]] [#uc377c1e] -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>http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/44.html]] [#sc72ac01] -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>http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/60.html]] [#i5884f54] -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>http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/72.html]] [#ed080dc2] -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>http://rplus.wb-nahce.info/rsemi_stat_basic/r_musakuityuusyutu.html]] [#o5b49574] -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>https://mumu.jpn.ph/forest/computer/2016/05/23/4872/]] [#y04cce94] -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>http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/85463_ab84b5964c4c4c129d8601dc495b4e51.html]] [#d08fd266] *** [[完全分離と準完全分離>https://support.minitab.com/ja-jp/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/regression/supporting-topics/logistic-regression/what-are-complete-separation-and-quasi-complete-separation/]] [#yfcba02a] -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？>https://atarimae.biz/archives/13161/]] [#u190c924] -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>http://tips-r.blogspot.jp/2014/12/r.html]] [#u190c924] -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>http://heartland.geocities.jp/ecodata222/ed/edj1-2-2-5.html]] [#o262a243] **参考文献 [#a6f8747d] ***&attachref(The_role_of_patch_review_in_software_evolution-An_analysis_of_the_mozilla_firefox.pdf); [#gc4ba501] -もう一回ちゃんと読みます
