基于线性回归分析的软件价格测算方法的研究与应用

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由于软件研发受用户需求及开发方式的影响很大,如果没有明确的软件成本价格测算,会造成软件项目开支的不可控制,进而导致软件危机的出现。所以说,如何做好软件成本价格测算是当前软件产业界和理论界值得研究和亟待解决的问题之一。论文立足找到适合国内业界使用的软件成本价格测算方法。为达成这一目的,我们针对国内普遍使用的软件成本统计方法——成本加成法,搜集已经审定而且可信的软件项目作为研究对象,分析了软件计价成本与相关费用遵循的分布和线性规律,基于线性回归分析的方法,建立了动态多变量软件价格模型。试验证明,借助该模型可以很好地预测软件项目的成本价格,有效降低测算的难度和工作量。此外,该模型还可以用于软件审价等领域。论文所做的主要工作有:1.提出软件价格测算流程。论文深入分析了国内比较权威的软件成本构成方法——成本加成法,将软件研发过程产生的八项费用设为基础响应因子,基于线性回归分析的方法,建立了适合国内业界使用的软件价格测算流程。2.建立软件价格模型。建模采用的数据集源于11个已经审定的软件项目研制经费概算,建模过程中使用了“逐步回归分析”方法对属性因子进行选择,最后通过对模型的检验、校准、优化和预测性能分析,得到了最终价格模型。3.处理不完全数据。鉴于历史数据集存在不完全数据,论文深入探讨了不完全数据出现的原因和处理原则,并给出了五种填入缺失值的处理方法。其中,作者首次提出了用“回归样本均值”法填入缺失值的处理方法。4.优化模型。针对不完全数据的处理方法,论文分别建立了相应的价格模型,并通过综合评定筛选得到了最优模型。最优价格模型是关于工资费、管理费和设计费的最佳三变量模型,解释了软件计价成本变化的97.77%。最后,可以从以下三个方面改进价格模型:收集更多的软件项目进行回归分析,以提高模型的预测精度;继续对软件成本进行细化,发现更多影响软件价格的变量并引入模型;尝试运用其它回归分析方法建模等。
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