软件成本估算中的稳健回归算法研究与应用的综述报告.docx

软件成本估算中的稳健回归算法研究与应用的综述报告
近年来，随着软件开发的不断发展，软件成本估算越来越受到关注。软件成本估算是软件质量保障的重要环节之一，对于计划和控制软件项目的时间和成本都有着至关重要的影响。因此，随着软件开发规模的扩大，软件成本估算变得更加复杂和困难。
在软件成本估算中，利用统计模型对软件开发的步骤、成本、时间进行预测、估计和控制。其中，稳健回归是一种较为成熟的统计学方法，可以在存在异常值等干扰时，降低因数据干扰带来的误差干扰，从而提高预测结果的准确性和可靠性。由于稳健回归具有鲁棒性和预测能力强等特点，在软件成本估算中应用广泛。
稳健回归算法是基于普通最小二乘法（OLS）的，但是，它使用不同的函数来测量误差，可以有效减少异常值对预测结果的影响。稳健回归针对数据集中存在的异常值、奇异值等问题，通过检测它们并将其从回归分析中剔除，最终得到更为准确、健壮的回归方程。
具体而言，稳健回归有多种实现方式。其中，最广泛应用的是评估标准畸变、Resistant和M-estimators三种方法。评估标准畸变会受到异常值的影响而丧失稳定性，而Resistant方法是基于局部加权回归的统计模型，最终得到的结果可以在异常值的影响下仍具有一定的稳健性；而M-estimators则允许异常值的存在，并利用Huber算法对残差进行修剪，最终得到一种可以在存在数据干扰的情况下预测正确的回归方程。
目前，稳健回归在软件成本估算领域的应用已经取得了不少积极的成果。例如，2018年孟加拉国一项针对软件项目成本估算的研究利用稳健回归模型对数据进行处理，其结果表明比普通最小二乘法的预测模型更具有准确性和可靠性。另外，此外，基于R软件平台的策略性投资模型预测，则在金融领域取得了优秀的效果，其结果表明稳健回归模型可在一定程度上提高投资的准确性和收益率。
总体而言，稳健回归在软件成本估算方面具有很高的应用前景。在越来越复杂的软件开发环境中，对稳健回归算法进行进一步研究和应用，将有助于提高软件项目开发的效率和成功率。