案例：区分项目类型建立过程性能模型

文章摘要

在企业内部，不同类型的项目可能展现出不同的过程性能规律。本案例分析了某公司19个项目的缺陷密度与圈复杂度超过15的函数个数比例的数据。通过对数据的统计分析，发现两类项目显示出不同的规律性，强调了在建立过程性能模型时区分不同项目类型的重要性。

原始数据分析

散点图分析显示，删除特定的离群点后，项目数据间缺乏明显相关性。对缺陷密度进行对数变换后，其分布趋于正态，但对数缺陷密度与圈复杂度超过15的函数比例的回归分析拟合度不佳，不适合实际应用。

应用软件项目数据分析

对应用软件项目单独分析发现，缺陷密度和圈复杂度函数比例均近似服从正态分布，无离群点。相关性检验表明二者之间存在强相关（Pearson相关系数=0.839），且回归分析的结果通过了F检验、t检验和残差分析，证明回归方程是有效的。

嵌入式软件项目数据分析

嵌入式软件项目的散点图分析则显示，除去离群点后，剩余数据点没有明显趋势，说明嵌入式软件项目的缺陷密度和圈复杂度函数比例之间不存在显著相关性。

结论

综合上述分析结果，该公司的应用软件与嵌入式软件项目在过程性能上的规律有所差异，需要分别对待。这强调了在分析项目过程性能数据时，必须细心观察、多尝试和多分析以发现项目间的差异。

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文章来源：

麦哲思科技任甲林

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