软件管理的应用统计学

第1章 数据分析的方法 　数据验证 　变量与模型的选择 　前期分析　　图表　　表格　　相关性分析　　逐步回归分析　建立多变量模型　检验模型 　　检验数值型变量　　检验类别型变量　　检验残差值　　检测有影响的观察　提取方程式

第1章 数据分析的方法 　数据验证 　变量与模型的选择 　前期分析　　图表　　表格　　相关性分析　　逐步回归分析　建立多变量模型　检验模型 　　检验数值型变量　　检验类别型变量　　检验残差值　　检测有影响的观察　提取方程式　结束语第2章 案例分析：软件开发生产率 　数据验证　变量和模型的选择　　创建新变量　　修正数据　　确定分类变量的各个子集　　模型的选择　初步分析　　图　　表格　　关联分析　　逐步衰退分析　建立多变量模型　检验模型　　检验数值变量　　检验分类变量　　测试残差　　发现有影响的样本　提取方程式　　解释方程式　　管理启示第3章 案例分析：快速上市　数据验证、变量和选择模型　　选择模型　初步分析　　图　　表　　相关性分析　　逐步回归分析　多变量模型的构建　检验模型　　检验数值变量　　检验类别变量　　检验残差值　　检测有影响的观测值　提取方程式　方程式的解释　管理启示第4章 案例分析：开发软件开发成本的模型　实例A：年工作量估算模型　数据验证以及变量和模型的选择　　数据的选择　　模型的选择　初步分析　图……第5章 案例研究：软件维护成本的驱动因子第6章 需要理解的统计学知识结束语附录A 原始软件开发项目数据附录B 证实软件开发项目数据附录C 证实软件维护项目数据

一本针对统计学方法的全面而又通俗易懂的指南，适用于软件项目管理和整个软件生命周期的高效运转。这是一本使用统计技术解决特定软件效率、上市时间和维护问题的指南。利用实际的软件项目数据，Katrina D. Maxwell 带领您熟悉统计分析的每个步骤，帮助您避免错误并充分挖掘数据提供的全部价值。 您甚至无需任何数学背景知识！ Maxwell 介绍了一种易于模仿的软件项目数据分析方法，向您展示了如何解决关键问题，而不会面对数据的海洋而无所适从！通过四个解决每个软件经理所面对的核心问题的真实案例，您将能够掌握统计学的精髓：评估和提高效率；估计并缩短上市时间；理解并最小化开发成本；确定软件维护成本驱动模型并予以改进。 整本书中，Maxwell 清楚地介绍了软件管理所用的每种统计分析核心工具。您将不仅能够理解回归、相关性、方差分析和其他关键技术，还将准确地把握如何在您的项目中充分利用这些技术！