〜 ロバスト統計手法のすすめ 〜

宮崎幸生（みやざき　ゆきお）

富士通クオリティ・ラボ�梶@監査事業部
ＣＭＭＩ^®リードアプレイザ、博士（工学）

ソフトウェアパッケージの開発に従事後、標準化、データ分析、見積モデルなどのソフトウェアエンジニアリングの管理系の分野に一貫して従事。2002年にCMMとCMMIの資格を取得してからは、これらの適用推進を中心に活動している。

・主な論文／書籍：
- “COCOMO Evaluation and Tailoring”, International Conference on Software Engineering (ICSE), 1985
- “Software Metrics Using Deviation Value”, ICSE, 1987、
- “Robust Regression for Developing Software Estimation Models”, The Journal of Systems and Software, 1994
- 「ソフトウェア品質保証システムの構築と実践」, ソフト・リサーチ・センター, 2008

■概要
　ソフトウェア開発に関わる定量的データ（規模、工数、バグ数など）は、ばらつきが大きく外れ値も数多くあります。このような特徴をもつデータの分析に適したロバストな（外れ値の影響を受けにくい）統計手法を紹介します。Excelによる箱ひげ図作成方法といった実務にすぐに役立つ内容から、このワークショップでしか聞くことができないロバストな最小二乗法の話まで幅広い内容をカバーしており、通常の統計セミナーとは一味違う内容になっていますのでご期待ください。

■詳細内容
1. 正しく間違えるより、漠然と正しくあるために
2. 数値データの正しさ
　　　[演習１] 画面数の定義
3. ソフトウェアデータの正しさ
4. ソフトウェアデータの特徴
5. 解決のためのアプローチ
6. 組織成熟度の向上
7. ロバスト統計手法の活用
　(1) ロバスト統計手法の特徴
　(2) ロバスト統計手法の紹介（伝統的統計手法との対比で）
　　�@ 平均値 vs 中央値、トリム平均
　　　- 解説（中央値の求め方、いつも中央値がいいのか？、トリム平均の求め方など）
　　　- 平均値 vs 中央値の評価事例
　　　　[演習２] 平均値と中央値
　　�A 標準偏差 vs 四分位範囲
　　　- 解説（標準偏差の求め方と意義、四分位範囲の求め方と意義など）
　　　- 標準偏差 vs 四分位範囲の評価事例
　　�B 管理図 vs 箱ひげ図
　　　- 解説（管理図とは、箱ひげ図の外れ値、株価チャートによる箱ひげ図作成法など）
　　　- 箱ひげ図の適用事例
　　　　　[演習３] 箱ひげ図の箱の長さ
　　�C 相関係数 vs 順位相関係数
　　　- 解説（相関係数と順位相関係数の求め方、注意事項など）
　　　- 相関係数 vs 順位相関係数の評価事例
　　　　　[演習４] 相関の有無
　　�D 時系列 vs 移動平均
　　　- 解説（移動平均の求め方、移動平均よりロバストな方法など）
　　　- 移動平均の適用事例
　　�E 回帰直線 vs 累乗回帰式
　　　- 解説（回帰式の求め方、累乗回帰式の活用、注意事項など）
　　　- 回帰直線 vs 累乗回帰式の評価事例
　　�F 最小二乗法 vs ｒ最小二乗法
　　　- 解説（最小二乗法の問題、相対誤差の問題、ｒ最小二乗法とはなど）
　　　- 最小二乗法 vs ｒ最小二乗法の評価事例
　　　- ｒ最小二乗法のEXCELによる解法
　　　- ｒ最小二乗法に関する注意事項
　　　　　[演習５] 相対誤差
(3) ロバスト統計手法に対する一般的注意事項

^(注) 本ワークショップでは演習を取り入れて分かりやすく解説いたします。

特には必要ないが、以下の知識・経験はあるとベター
・データ収集と分析に関わった経験
・Excelのグラフ機能や統計関数の操作に関する知識

・ソフトウェアに適したデータ分析手法に関心のある方々
・組織の品質マネージメントに携わる方々
・プロジェクト管理に携わる方々
・データの収集と分析に携わる方々