[连载] 09年中国首家过CMMI ML4的总结分享

lanj

借用一个朋友的
多元线性回归模型与一元线性回归模型一样，在计算出回归模型之后，要对模型进行各种检验。检验方法有：判定系数检验（R检验），回归系数显著性检验（T检验），回归方程显著性检验（F检验）。
1）        判定系数检验。多元线性回归模型判定系数的定义与一元线性回归分析类似。判定系数R的计算公式为： R = R接近于1表明Y与X1， X2 ，…， Xk之间的线性关系程度密切；R接近于0表明Y与X1， X2 ，…， Xk之间的线性关系程度不密切。
2）        回归系数显著性检验。在多元回归分析中，回归系数显著性检验是检验模型中每个自变量与因变量之间的线性关系是否显著。显著性检验是通过计算各回归系数的t检验值进行的。回归系数的t检验值 的计算公式为：= （j = 1，2，…，k），式中 是回归系数 的标准差。在多元回归模型中，某个变量回归系数的t检验没有通过，说明该变量与因变量之间不存在显著的线性相关关系，在回归分析时就可以将该变量删去，或者根据情况作适当的调整，而后用剩下的自变量再进行回归分析。
3）        回归方程的显著性检验。回归方程的显著性检验是检验所有自变量作为一个整体与因变量之间是否有显著的线性相关关系。显著性检验是通过F检验进行的。F检验值的计算公式是：F（k ，n－k－1）= 多元回归方程的显著性检验与一元回归方程类似，在此也不再赘述。回归方程的显著性检验未通过可能是选择自变量时漏掉了重要的影响因素，或者是自变量与因变量间的关系是非线性的，应重新建立预测模型。

思步

真是身临其境啊。 楼主能否再建立一个专门讲度量的专题不？

夕草荷露

额，看着那天你在写这东西，啊哈哈

xinxijie531

分析得很好,很有借鉴意义.
学习了哈.
谢谢.

lanj

不好意思，好久没更新了，最近在翻译crystalball的操作手册。顺便学习VBA函数，所以没及时更新，大家见谅。
我会慢慢更新的，不会把坑弄太深的{:8_307:}

lanj

之前说的是Excel的回归分析，现在简单介绍下crystalball（水晶球）软件。

lanj

其实，我也没怎么深入的掌握，但是就这些基本的东西，初学下来，也觉得受益匪浅，而且是统计分析的一个很好的工具，这边就简单介绍下，有兴趣的朋友可以自己深入学习下。

lanj

crystalball，按字面意思我们也知道，是水晶球，就像巫师手中的水晶球一样，可以看到现在，预测未来。看来这点好像全世界都这样，中国有神婆，老外有巫师，哈哈～～
crystalball，分为两大块，一个是预测，一个是模拟分析。
所谓预测，就是在给出一些历史数据的基础上，对未来可能产生的数据进行预测。crystalball在预测上又分为两种情况，一种是时间序列的预测，另外一种是回归分析预测。时间序列是要求历史数据有一定的周期性，比如日、月、年等等，工具会根据之前周期的情况，分析以后几个周期的情况。这个用处很广，比如普通的销售量之类的，我们可以根据前几个月或者几个季度的情况来预测以后几个月的销售情况，这样对企业制定目标，成本管理以及未来规划都十分有效。

lanj

还有种预测，是回归分析预测，就是之前提到的，可能一个数据受到其他多个数据的影响，这也可以用crystalball来分析的。设置好自变量和因变量以后，工具也会对数据的未来情况进行一个预测。

crystalball的功能还是很强大的，你可以用工具查看当前/历史数据的情况，比如说趋势，也会给出数据可以达到的最佳值的情况。同时在预测的时候它也会提供预测出的未来数据的一个发展趋势，最佳值，甚至置信区间。而且crystalball还会自动生成相应的完整的图表、报告等。所以，一个crystalball有时候可以帮你完成一个浩大的预测分析报告。

lanj

再说下crystalball的模拟功能。
crystalball可以根据之前你给定的数据，在这些数据的基础上进行模拟分析，比如说运行500次，甚至更才的周期数据的一个发展情况，同时也会给出相应的图形等等，根据这样的模拟我们就可以知道，在原来历史数据的基础上，我们如果要得到新的数据产生的可能性是多高的，从而可以佐证我们的模型的可信度。

lanj

发几张之前我们做到模拟运算给大家看看，对了crystalball有多种模拟方法，常用的是蒙特卡洛模拟分析。

lanj

上面的图可以看出，我们设定运行了100000次，其中99924次运算成功，得到的每小时编码效率的一个图表。在这个图表中，每小时编码是在35行以上，如果我们设定一个区间，比如35-50，这样中间的certly会显示一个百分比，就是这个区间可能实现的一个概率。
再找个图给大家看看：

lanj

在第二张表里面我们可以看出，如果我们的源代码审批发现的缺陷数在每行0.0003个（即千行0.3个），成功的概率是28.428%.......

lanj

crystalball主要就这两大块的功能，上面说的可能比较简单，有兴趣的朋友可以自己再研究下。
在CMMI中，我们可以用crystalball来对我们的数据进行预测，对我们的模型进行模拟运算，这样我们就能证明我们的数据和模型的可信度是多高，如果要通过SEI的检查，也就简单了很多。

呵呵，希望对大家有用～！{:8_311:}

goneinwind

呵呵，我关心的是你们公司过完级以后，真的让CMMI在工作中变成了常态吗？还是过级归过级，实际归实际？