Impact analysis of a multiple imputation technique for handling missing value in the ISBSG repository of software projects

Résumé

Jusqu'au début des années 2000, la plupart des études empiriques pour construire des modèles d'estimation de projets logiciels ont été effectuées avec des échantillons de taille très faible (moins de 20 projets), tandis que seules quelques études ont utilisé des échantillons de plus grande taille (entre 60 à 90 projets). Avec la mise en place d’un répertoire de projets logiciels par l'International Software Benchmarking Standards Group - ISBSG - il existe désormais un plus grand ensemble de données disponibles pour construire des modèles d'estimation: la version 12 en 2013 du référentiel ISBSG contient plus de 6000 projets, ce qui constitue une base plus adéquate pour des études statistiques. Toutefois, dans le référentiel ISBSG un grand nombre de valeurs sont manquantes pour un nombre important de variables, ce qui rend assez difficile son utilisation pour des projets de recherche. Pour améliorer le développement de modèles d’estimation, le but de ce projet de recherche est de s'attaquer aux nouveaux problèmes d’accès à des plus grandes bases de données en génie logiciel en utilisant la technique d’imputation multiple pour tenir compte dans les analyses des données manquantes et des données aberrantes.

Date	17 oct. 2013
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Alain Abran (Directeur(-trice))