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  A Useful Resource for Defect Prediction Models

Ragneala, R. (2009). A Useful Resource for Defect Prediction Models. Master Thesis, Universität des Saarlandes, Saarbrücken.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0027-BA8D-E Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0027-BA8E-C
Genre: Hochschulschrift

Dateien

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:
MasterThesis_RoxanaRagneala.pdf (beliebiger Volltext), 4MB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
MasterThesis_RoxanaRagneala.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Eingeschränkt (Max Planck Institute for Informatics, MSIN; )
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Ragneala, Roxana1, Autor           
Zeller, Andreas2, Ratgeber
Weikum, Gerhard3, Gutachter           
Affiliations:
1International Max Planck Research School, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_1116551              
2External Organizations, ou_persistent22              
3Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Predicting likely software defects in the future is valuable for project managers when planning resource allocation for software testing. But building prediction models using only code metrics may not be suffice for accurate results. In this work, we investigate the value of code history metrics that can be collected from the project's version archives for the purpose of defect prediction. Our results suggest that prediction models built using code history metrics outperform those using traditional code metrics only.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2009-072009
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: Saarbrücken : Universität des Saarlandes
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Ragneala2009
 Art des Abschluß: Master

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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