Programvaran är högst kontextuell. Även om det finns övergripande "globala" lektioner, individuella programvaruprojekt uppvisar många "lokala" egenskaper. Denna data heterogenitet gör det farligt att dra lokala slutsatser från globala data. En viktig forskningsutmaning är att bygga lokalt korrekta förutsägelsemodeller som är informerade om globala egenskaper och datavolymer. Tidigare arbete har tagit itu med detta problem med hjälp av metoder för klusterbildning och överföring av lärande, som identifierar lokalt liknande egenskaper. Detta dokument tillämpar ett enklare tillvägagångssätt som kallas Bayesian hierarkisk modellering. Vi visar att hierarkisk modellering stöder projektöverskridande jämförelser, samtidigt som den lokala kontexten bevaras. För att demonstrera tillvägagångssättet genomför vi en konceptuell replikering av en befintlig studie om att ställa in trösklar för programvarumått. Våra nya resultat visar att vår hierarkiska modell minskar fel i modellprognoserna jämfört med en global strategi med upp till 50 %.
Ernst Ref presenterar i sin tur en konceptuell replikering av en befintlig studie och hävdar att Bayesians flernivåmodeller stöder jämförelser mellan olika projekt samtidigt som det lokala sammanhanget bevaras (främst genom begreppet partiell sammanslagning).
Bayesian hierarchical modelling for tailoring metric thresholds
{'venue': "MSR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}