prikaz prve stranice dokumenta Utjecaj nesavršenosti razvojnih repozitorija na predviđanje programskih neispravnosti
Access restricted to students and staff of home institution
master's thesis
Utjecaj nesavršenosti razvojnih repozitorija na predviđanje programskih neispravnosti
2021. urn:nbn:hr:190:365733
Žirovec, Karlo
University of Rijeka
Faculty of Engineering
Department of Computer Engineering
Section of Software Engineering

Cite this document

Žirovec, K. (2021). Utjecaj nesavršenosti razvojnih repozitorija na predviđanje programskih neispravnosti (Master's thesis). Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:365733

Žirovec, Karlo. "Utjecaj nesavršenosti razvojnih repozitorija na predviđanje programskih neispravnosti." Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:365733

Žirovec, Karlo. "Utjecaj nesavršenosti razvojnih repozitorija na predviđanje programskih neispravnosti." Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:365733

Žirovec, K. (2021). 'Utjecaj nesavršenosti razvojnih repozitorija na predviđanje programskih neispravnosti', Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, accessed 11 March 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:365733

Žirovec K. Utjecaj nesavršenosti razvojnih repozitorija na predviđanje programskih neispravnosti [Master's thesis]. Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering; 2021 [cited 2025 March 11] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:365733

K. Žirovec, "Utjecaj nesavršenosti razvojnih repozitorija na predviđanje programskih neispravnosti", Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, Rijeka, 2021. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:365733

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleUtjecaj nesavršenosti razvojnih repozitorija na predviđanje programskih neispravnosti
Title (english)The impact of imperfections of development repositories on software defect prediction
AuthorKarlo Žirovec
MentorGoran Mauša (mentor)
Committee memberIvan Štajduhar (predsjednik povjerenstva)
Committee memberSandi Ljubić (član povjerenstva)
Committee memberGoran Mauša (član povjerenstva)
GranterUniversity of Rijeka
Faculty of Engineering
(Department of Computer Engineering)
(Section of Software Engineering)
Rijeka
Defense date and country2021-05-20, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
U ovom radu je opisana metodologija skupljanja podataka i predviđanja programskih neispravnosti. Prezentirana je nova kategorija neispravnosti - FP kandidati (FPC), koja sadrži programske module koji su uklonjeni ili promijenjeni između dvije uzastopne verzije projekta. S tom kategorijom, razlikujemo tri skupa podataka koje promatramo, uobičajeni slučaj s dvije kategorije (FP, NFP), slučaj s tri kategorije (FP, FPC, NFP) i smanjeni skup podataka s dvije kategorije (FP, NFP) iz kojega su... More uklonjeni FPC moduli. Provođenjem Friedmannovog testa i post-hoc analizom zaključeno je kako testni slučaj bez FPC modula pokazuje bolje jednake ili bolje rezultate naspram stadardne kategorizacije, u rasponu od 40-80% slučajeva, ovisno o mjeri i testnom slučaju. Less
Abstract (english)
In this thesis the methodology of data collection and software defect prediction is described. A new category of defects is presented - FP candidates (FPC), which is given to software modules that are either changed or removed between two consecutive project releases. In regards to that category, we observe three types of data sets, the standard categorization with two categories (FP, NFP), a data set with 3 categories (FP, FPC, NFP), and a prunned dataset with two categories (FP, NFP)... More which has all modules indentified as FPC removed. By conducting the Friedmann test and post-hoc analysis, it’s shown that the test case without FPC modules shows similar or better results than the standard two category spread, ranging from 40%-80% depending on the metric and observed test case. Less
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:190:365733
Study programmeTitle: Computer Engineering
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsAccess restricted to students and staff of home institution
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2021-05-21 13:24:42
accessibility

closeAccessibilityrefresh

If you wish to permanently save changes, click on Save, if not - your settings will be reset when you restart the browser.