統計の食わず嫌いを直そう（その11）、5分で残存バグ数を予測する方法：山浦恒央の“くみこみ”な話（83）（4/4 ページ）

「回帰分析」は統計分析の有力な手法であり、Excelさえあれば5分で統計的に根拠のある数字を出せます。今回はExcelのツールを使って簡単に残存バグ数を予測する方法を解説します。

[山浦恒央 東海大学 大学院 組込み技術研究科 非常勤講師（工学博士），MONOist]

5.終わりに

　ソフトウェア開発で最も面倒な作業がテストです。

　より効果的なテストを実施するために、残存バグ予測式からテスト終了条件が分かると便利です。今回は、回帰分析を用いた残存バグ予測式の導出方法を紹介しました。予測式の作成によって効果的なテスト戦略が期待できます。

　万能に見える回帰分析ですが、あくまで予測です。予測通り進むとは限りません。というより、目安と考えた方が良いでしょう。本例には、以下の問題点があります。

• コード行数とバグ数に本当に関係性があるか示していない。
• ソースコード行数以外の項目を考慮していない。
• データ同士が疑似的に関係しているだけかもしれない（回帰分析の最大の問題点）。
• 予測式の信頼性がどの程度か示されていない。

　よって、本コラムを出発点として、より高精度な予測式の作成方法を模索してみてください。「統計の食わず嫌いを直そう」の最終回まで読み進めた皆さんに花粉アレルギーはあっても、統計アレルギーはないはずです。本シリーズで取り上げた関連書籍をさらに活用し、工学的なアプローチを試みてください。

参考文献

『統計と確率ケーススタディ30-基礎知識と実践的な分析手法』（ニュートンムック Newton別冊、2014年、ニュートンプレス）

『ソフトウェアメトリクス統計分析入門―現場エンジニアによる直観的解説と実践ドリル』　小池利和 著、2015年、日科技連出版社

『らくらく図解　統計分析教室』　（菅民郎 著、2006年、オーム社）

【 筆者紹介 】

山浦 恒央（やまうら つねお）

東海大学 大学院 組込み技術研究科 非常勤講師（工学博士）

1977年、日立ソフトウェアエンジニアリングに入社、2006年より、東海大学情報理工学部ソフトウェア開発工学科助教授、2007年より、同大学大学院組込み技術研究科准教授、2016年より非常勤講師。

主な著書・訳書は、「Advances in Computers」 （Academic Press社、共著）、「ピープルウエア 第2版」「ソフトウェアテスト技法」「実践的プログラムテスト入門」「デスマーチ 第2版」「ソフトウエア開発プロフェッショナル」（以上、日経BP社、共訳）、「ソフトウエア開発 55の真実と10のウソ」「初めて学ぶソフトウエアメトリクス」（以上、日経BP社、翻訳）。