lnu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Introducing Quality Models Based On Joint Probabilities: Introducing Quality Models Based On Joint Probabilities
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM).
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM). (DISA ; DSIQ)ORCID-id: 0000-0002-7565-3714
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM). (DISA ; DSIQ)ORCID-id: 0000-0003-1173-5187
Linnéuniversitetet, Fakulteten för teknik (FTK), Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM).ORCID-id: 0000-0002-0835-823X
2018 (Engelska)Ingår i: ICSE '18 Proceedings of the 40th International Conference on Software Engineering: Companion Proceeedings, IEEE, 2018, s. 216-217Konferensbidrag, Poster (med eller utan abstract) (Refereegranskat)
Abstract [en]

Multi-dimensional goals can be formalized in so-called quality models. Often, each dimension is assessed with a set of metrics that are not comparable; they come with different units, scale types, and distributions of values. Aggregating the metrics to a single quality score in an ad-hoc manner cannot be expected to provide a reliable basis for decision making. Therefore, aggregation needs to be mathematically well-defined and interpretable. We present such a way of defining quality models based on joint probabilities. We exemplify our approach using a quality model with 30 standard metrics assessing technical documentation quality and study ca. 20,000 real-world files. We study the effect of several tests on the independence and results show that metrics are, in general, not independent. Finally, we exemplify our suggested definition of quality models in this domain.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IEEE, 2018. s. 216-217
Serie
Proceedings of the IEEE-ACM International Conference on Software Engineering Companion, ISSN 2574-1926
Nyckelord [en]
Quality assessment, Software metrics, Bayesian networks
Nationell ämneskategori
Programvaruteknik
Forskningsämne
Datavetenskap, Programvaruteknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:lnu:diva-79015DOI: 10.1145/3183440.3195103ISI: 000450109000078Scopus ID: 2-s2.0-85049686901ISBN: 978-1-4503-5663-3 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:lnu-79015DiVA, id: diva2:1268524
Konferens
40th ACM/IEEE International Conference on Software Engineering (ICSE), MAY 27-JUN 03, 2018, Gothenburg, SWEDEN
Tillgänglig från: 2018-12-06 Skapad: 2018-12-06 Senast uppdaterad: 2019-08-29Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Personposter BETA

Ulan, MariaLöwe, WelfEricsson, MorganWingkvist, Anna

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Ulan, MariaLöwe, WelfEricsson, MorganWingkvist, Anna
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM)
Programvaruteknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 338 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf