Identificando valores de referência para predição de sucesso e fracasso em open source software: um estudo empírico
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| Publication Date: | 2011 |
| Format: | Bachelor thesis |
| Language: | por |
| Source: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
| Download full: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6478 |
Summary: | Faced with a context where much of the open source projects are considered failure this study investigated reference values for metric sin the literature and metrics from Apache JIRA Issue Tracker for these metric scan be used as reference to infer the state of OSS project (Open Source Software). By calculating the mean and standard deviation of the values found, Bayesian networks were trained to check if these values were valid. This study also examines some metrics proposed by Principal Component Analysis (PCA)in order to investigate the correlations between these metrics. |
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Identificando valores de referência para predição de sucesso e fracasso em open source software: um estudo empíricoSoftware livreApache (Programa de computador)Free computer softwareApache (Computer file : apache group)Tecnologia em Sistemas para InternetFaced with a context where much of the open source projects are considered failure this study investigated reference values for metric sin the literature and metrics from Apache JIRA Issue Tracker for these metric scan be used as reference to infer the state of OSS project (Open Source Software). By calculating the mean and standard deviation of the values found, Bayesian networks were trained to check if these values were valid. This study also examines some metrics proposed by Principal Component Analysis (PCA)in order to investigate the correlations between these metrics.Diante de um contexto onde boa parte dos projetos de código fonte aberto são considerados falhos este trabalho investigou valores de referência para métricas encontradas na literatura e métricas do JIRA Issue Tracker da Apache paraque estas métricas possam ser usadas como referência para inferir sobre o estadodo projeto OSS (Open Source Software). Através do calculo da média e desvio padrão dos valores encontrados,redes bayesianas foram treinadas para verificar se estes valores eram válidos. Este estudo ainda analisa algumas métricas propostas através da Análise de Componentes Principais (PCA) como forma de investigar o correlacionamento entre estas métricas.Universidade Tecnológica Federal do ParanáCampo MouraoWiese, Igor ScalianteFortunato, Diogo Vieira2020-11-09T20:52:01Z2020-11-09T20:52:01Z2011-11-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfFORTUNATO, Diogo Vieira. Identificando valores de referência para predição de sucesso/fracasso em open source software: um estudo empírico. 2011. 66 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2011.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6478porreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-11-09T20:52:01Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/6478Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.bropendoar:2020-11-09T20:52:01Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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Faced with a context where much of the open source projects are considered failure this study investigated reference values for metric sin the literature and metrics from Apache JIRA Issue Tracker for these metric scan be used as reference to infer the state of OSS project (Open Source Software). By calculating the mean and standard deviation of the values found, Bayesian networks were trained to check if these values were valid. This study also examines some metrics proposed by Principal Component Analysis (PCA)in order to investigate the correlations between these metrics. |
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