PSP:Personal Software Process – Lesson6

Lesson5で開発したプログラムをもとに、Lesson6用の要件を追加します。

Lesson6: 「t分布関数を0.0からxの範囲で積分した結果がpとなるようなxを求める」
● プログラム仕様スクリプト
ASGKIT PROG6を参照のこと

● 実行結果
正しい積分結果値よりxをを絞り込みながら調整しつつ、シンプソン法の最適幅、積分結果、t分布関数値を得る

OK! [W=2]
Result P: 0.0
NG! [W=2] 0.062143
NG! [W=4] 0.000017
OK! [W=8]
Result P: 0.178335
NG! [W=2] 0.116564
NG! [W=4] 0.000061
OK! [W=8]
Result P: 0.31305
NG! [W=2] 0.145412
NG! [W=4] 0.00164
OK! [W=8]
Result P: 0.396
NG! [W=2] 0.139119
NG! [W=4] 0.008551
NG! [W=8] 0.000075
OK! [W=16]
Result P: 0.441942
NG! [W=2] 0.10295
NG! [W=4] 0.021035
NG! [W=8] 0.000398
OK! [W=16]
Result P: 0.466616
NG! [W=2] 0.048413
NG! [W=4] 0.035425
NG! [W=8] 0.001493
OK! [W=16]
Result P: 0.480029
NG! [W=2] 0.014094
NG! [W=4] 0.047057
NG! [W=8] 0.003926
NG! [W=16] 0.00001
OK! [W=32]
Result P: 0.487552
NG! [W=2] 0.077696
NG! [W=4] 0.052655
NG! [W=8] 0.007991
NG! [W=16] 0.00004
OK! [W=32]
Result P: 0.491935
NG! [W=2] 0.13875
NG! [W=4] 0.050897
NG! [W=8] 0.013594
NG! [W=16] 0.000132
OK! [W=32]
Result P: 0.494589
NG! [W=2] 0.195789
NG! [W=4] 0.041945
NG! [W=8] 0.020339
NG! [W=16] 0.000344
OK! [W=32]
Result P: 0.496255
NG! [W=2] 0.13875
NG! [W=4] 0.050897
NG! [W=8] 0.013594
NG! [W=16] 0.000132
OK! [W=32]
Result P: 0.494589
NG! [W=2] 0.167808
NG! [W=4] 0.04727
NG! [W=8] 0.016859
NG! [W=16] 0.000218
OK! [W=32]
Result P: 0.495514
NG! [W=2] 0.153413
NG! [W=4] 0.049303
NG! [W=8] 0.015197
NG! [W=16] 0.000171
OK! [W=32]
Result P: 0.495078
NG! [W=2] 0.146114
NG! [W=4] 0.050156
NG! [W=8] 0.014388
NG! [W=16] 0.000151
OK! [W=32]
Result P: 0.49484
NG! [W=2] 0.149772
NG! [W=4] 0.049743
NG! [W=8] 0.01479
NG! [W=16] 0.000161
OK! [W=32]
Result P: 0.494961
NG! [W=2] 0.151592
NG! [W=4] 0.049525
NG! [W=8] 0.014993
NG! [W=16] 0.000165
OK! [W=32]
Result P: 0.49502
NG! [W=2] 0.150681
NG! [W=4] 0.049634
NG! [W=8] 0.014892
NG! [W=16] 0.000162
OK! [W=32]
Result P: 0.49499
NG! [W=2] 0.151136
NG! [W=4] 0.049578
NG! [W=8] 0.014943
NG! [W=16] 0.000164
OK! [W=32]
Result P: 0.495005
NG! [W=2] 0.150912
NG! [W=4] 0.049609
NG! [W=8] 0.014916
NG! [W=16] 0.000164
OK! [W=32]
Result P: 0.494998
NG! [W=2] 0.151025
NG! [W=4] 0.049595
NG! [W=8] 0.014929
NG! [W=16] 0.000163
OK! [W=32]
Result P: 0.495001
NG! [W=2] 0.150967
NG! [W=4] 0.049602
NG! [W=8] 0.014923
NG! [W=16] 0.000163
OK! [W=32]
Result P: 0.495
Result X: 4.60400390625

● ソースコード

import java.math.BigDecimal;
import java.text.DecimalFormat;

/**
 * PSP Lesson6:
 * t分布関数を0.0からxの範囲で積分した結果がpとなるようなxを求める
 */

public class Program6 {

    private double x;
    private int dof;
    private double p;
    private double d;
    private int W;
    private int initW;
    private double E;
    private int checkF1;
    private int checkF2;
    private long adjustCount;

    public Program6() {
        initW = 1;
        W = initW;
        E = 0.00001;
        d = 0.5;
        checkF1 = 0;
        checkF2 = 0;
        adjustCount = 0;
    }

    public static void main(String[] args) {

        Program6 pg6 = new Program6();

        Double doubleArray[] = new Double[2];

        // 実行時引数からx(trial value), dof, pを取得する
        pg6.x = Double.parseDouble(args[0]);
        pg6.dof = Integer.parseInt(args[1]);
        pg6.p = Double.parseDouble(args[2]);
        boolean loopF = true;

        while (loopF) {

            for (int i = 0; i < 2; i++) {

                doubleArray[i] = (double) 0;

                // wを計算する
                double w = pg6.x / pg6.W;

                for (int j = 0; j <= pg6.W; j++) {

                    // p2を計算する
                    double p2 = 1 + (Math.pow((double) w * j, 2) / pg6.dof);
                    p2 = pg6.changeScale(p2, 6);

                    // p3を計算する
                    double p3 = Math.pow(p2, -(double) (pg6.dof + 1) / 2);
                    p3 = pg6.changeScale(p3, 6);

                    // p4を計算する
                    double p4 = pg6.calcP4(p3, pg6.dof);
                    p4 = pg6.changeScale(p4, 6);

                    // p5を計算する
                    double p5 = p3 * p4;
                    p5 = pg6.changeScale(p5, 6);

                    // p6を計算する
                    double p6 = pg6.calcP6(w, p5, j);

                    doubleArray[i] += p6;

                }

                doubleArray[i] = pg6.changeScale(doubleArray[i], 6);

                if (i == 0) {
                    pg6.W = pg6.W * 2;
                } else {
                    if ((doubleArray[i - 1] - doubleArray[i]) < pg6.E
                            && (doubleArray[i] - doubleArray[i - 1]) < pg6.E) {
                        System.out.println("OK! [W=" + pg6.W + "]");
                        System.out.println("Result P: " + doubleArray[i]);

                        if (doubleArray[i] != pg6.p) {
                            pg6.adjustD(doubleArray[i]);
                            pg6.x += pg6.d;
                            pg6.W = pg6.initW;
                            i = -1;
                        } else {
                            System.out.println("Result X: " + pg6.x);
                            loopF = false;
                        }
                    } else {
                        if (doubleArray[i - 1] > doubleArray[i]) {
                            System.out.println("NG! [W="
                                    + pg6.W
                                    + "] "
                                    + new DecimalFormat("0.######")
                                            .format(doubleArray[i - 1]
                                                    - doubleArray[i]));
                        } else {
                            System.out.println("NG! [W="
                                    + pg6.W
                                    + "] "
                                    + new DecimalFormat("0.######")
                                            .format(doubleArray[i]
                                                    - doubleArray[i - 1]));
                        }
                        // 結果保持
                        doubleArray[i - 1] = doubleArray[i];

                        // シンプソン法適用時の幅拡張
                        pg6.W = pg6.W * 2;
                        i = 0;
                    }
                }

            }
        }
    }

    /**
     * dを調整する
     * 
     */
    private void adjustD(Double result) {

        adjustCount += 1;
        double w = (double) (result - p);

        if (d < 0) {
            d = -d;
        }
        if (adjustCount == 1) {
            if (w > 0) {
                checkF1 = -1;
                checkF2 = -1;
            } else {
                checkF1 = 1;
                checkF2 = 1;
            }
        }

        // 正しい積分結果値(P)を通り越えるまでは、0.5ポイント単位で増減させる
        // 通過後は、より詳細に増減させて積分結果値(P)に近づくように調整する
        if (checkF1 == checkF2) {
            if (w > 0) {
                d = -0.5;
                checkF2 = -1;
            } else {
                d = 0.5;
                checkF2 = 1;
            }
        } else {
            if (w > 0) {
                d /= 2;
                d = -d;
            } else {
                d /= 2;
            }
        }

    }

    /**
     * p4を計算する
     * 
     */
    private Double calcP4(Double p3, int dof) {

        double base = fact(((double) (this.dof + 1) / 2) - 1);
        double frac = fact((double) this.dof / 2 - 1.0);
        return base / (Math.pow(this.dof * Math.PI, 0.5) * frac);

    }

    /**
     * p6を計算する
     * 
     */
    private Double calcP6(Double w, Double p5, int i) {

        int multi = 0;

        if (i == 0 || i == this.W) {
            multi = 1;
        // 偶数の場合はmulti = 2
        } else if (i % 2 == 0) {
            multi = 2;
        // 奇数の場合はmulti = 4
        } else {
            multi = 4;
        }

        return (double) (w / 3) * multi * p5;

    }

    /**
     * 階乗計算
     * 
     */
    private double fact(double i) {

        if (i == 1) {
            return 1;
        } else {
            if (i == 0) {
                return i;
            } else if (i < 1) {
                return i * Math.sqrt(Math.PI);
            } else {
                // 再帰呼び出しする
                return i * fact(i - 1);
            }
        }

    }

    /**
     * 四捨五入を行う
     * 
     */
    private double changeScale(double val, int i) {

        BigDecimal bd = new BigDecimal(val);
        return bd.setScale(i, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();

    }

}

PSP:Personal Software Process – Lesson5

Lesson5: 「シンプソン法を使用して、t分布関数を数値的に分析する」
● プログラム仕様スクリプト
ASGKIT PROG5を参照のこと

● 実行結果
シンプソン法の幅をより詳細に設定していき、差分が0.00001以下であれば適切な幅とみなし終了する。

NG! [W=2] 0.094385
NG! [W=4] 0.02666
NG! [W=8] 0.000162
OK! [W=16]
Result: 0.494999

● ソースコード

import java.math.BigDecimal;
import java.text.DecimalFormat;

/**
 * PSP Lesson5:
 * シンプソン法を使用して、t分布関数を数値的に分析する
 */

public class Program5 {

    private double x;
    private int dof;
    private int W;
    private double E;

    public static void main(String[] args) {

        Program5 pg5 = new Program5();

        Double doubleArray[] = new Double[2];

        // 実行時引数からx, dof, Wを取得する
        pg5.x = Double.parseDouble(args[0]);
        pg5.dof = Integer.parseInt(args[1]);
        pg5.W = Integer.parseInt(args[2]);
        pg5.E = 0.00001;

        for (int i = 0; i < 2; i++) {

            doubleArray[i] = (double) 0;

            // wを計算する
            double w = pg5.x / pg5.W;

            for (int j = 0; j <= pg5.W; j++) {

                // p2を計算する
                double p2 = 1 + (Math.pow((double) w * j, 2) / pg5.dof);
                p2 = pg5.changeScale(p2, 6);

                // p3を計算する
                double p3 = Math.pow(p2, -(double) (pg5.dof + 1) / 2);
                p3 = pg5.changeScale(p3, 6);

                // p4を計算する
                double p4 = pg5.calcP4(p3, pg5.dof);
                p4 = pg5.changeScale(p4, 6);

                // p5を計算する
                double p5 = p3 * p4;
                p5 = pg5.changeScale(p5, 6);

                // p6を計算する
                double p6 = pg5.calcP6(w, p5, j);

                doubleArray[i] += p6;

            }

            doubleArray[i] = pg5.changeScale(doubleArray[i], 6);

            if (i == 0) {
                pg5.W = pg5.W * 2;
            } else {
                if ((doubleArray[i-1] - doubleArray[i]) < pg5.E
                        && (doubleArray[i] - doubleArray[i-1]) < pg5.E) {
                    System.out.println("OK! [W=" + pg5.W + "]");
                    System.out.println("Result: " + doubleArray[i]);
                } else {
                    if (doubleArray[i-1] > doubleArray[i]) {
                        System.out
                                .println("NG! [W="
                                        + pg5.W
                                        + "] "
                                        + new DecimalFormat("0.######")
                                                .format(doubleArray[i-1]
                                                        - doubleArray[i]));
                    } else {
                        System.out
                                .println("NG! [W="
                                        + pg5.W
                                        + "] "
                                        + new DecimalFormat("0.######")
                                                .format(doubleArray[i]
                                                        - doubleArray[i-1]));
                    }
                    // 結果保持
                    doubleArray[i - 1] = doubleArray[i];

                    // シンプソン法適用時の幅拡張
                    pg5.W = pg5.W * 2;
                    i = 0;
                }
            }
        }
    }

    /**
     * p4を計算する
     * 
     */
    private Double calcP4(Double p3, int dof) {

        double base = fact(((double) (this.dof + 1) / 2) - 1);
        double frac = fact((double) this.dof / 2 - 1.0);
        return base / (Math.pow(this.dof * Math.PI, 0.5) * frac);

    }

    /**
     * p6を計算する
     * 
     */
    private Double calcP6(Double w, Double p5, int i) {

        int multi = 0;

        if (i == 0 || i == this.W) {
            multi = 1;
            // 偶数の場合はmulti = 2
        } else if (i % 2 == 0) {
            multi = 2;
            // 奇数の場合はmulti = 4
        } else {
            multi = 4;
        }

        return (double) (w / 3) * multi * p5;

    }

    /**
     * 階乗計算
     * 
     */
    private double fact(double i) {

        if (i == 1) {
            return 1;
        } else {
            if (i == 0) {
                return i;
            } else if (i < 1) {
                return i * Math.sqrt(Math.PI);
            } else {
                // 再帰呼び出しする
                return i * fact(i - 1);
            }
        }

    }

    /**
     * 四捨五入を行う
     * 
     */
    private double changeScale(double val, int i) {

        BigDecimal bd = new BigDecimal(val);
        return bd.setScale(i, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();

    }

}

PSP:Personal Software Process – Lesson4

Lesson4: 「ファイルから数値データのリストを読み込み、相対規模表を作成する」
● プログラム仕様スクリプト
ASGKIT PROG4を参照のこと

● 実行結果
シンプソン法の幅をより詳細に設定していき、差分が0.00001以下であれば適切な幅とみなし終了する。

Very Small: 6.3375
Small: 8.4393
Medium: 11.2381
Large: 14.965
Very Large 19.928

● ソースコード

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;

/**
 * PSP Lesson4: 
 * ファイルから数値データのリストを読み込み、相対規模表を作成する
 */

public class Program4 {

	private int size;
	private LinkedList<Double> linkArray;
	private LinkedList<Double> logArray;

	private double vs;
	private double s;
	private double m;
	private double l;
	private double vl;

	public static void main(String[] args) {

		Program4 pg4 = new Program4();

		try {
			File f = new File(args[0]);
			FileInputStream fi = new FileInputStream(f);
			BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fi,
					"UTF-8"));

			LinkedList<Double> linkData1 = new LinkedList<Double>();
			LinkedList<Double> linkData2 = new LinkedList<Double>();
			String line;
			while ((line = br.readLine()) != null) {
				String[] strrec = line.split("t");
				linkData1.add(Double.parseDouble(strrec[1]));
				linkData2.add(Double.parseDouble(strrec[2]));
			}
			pg4.size = linkData1.size();

			// アイテム当たりの規模を計算する
			pg4.linkArray = new LinkedList<Double>();
			pg4.calcVol(linkData1, linkData2);

			// アイテム毎のln(x)を計算する
			pg4.logArray = new LinkedList<Double>();
			Double lnSum = pg4.calcLn();

			// ln(x)の平均値を計算する
			Double lnAvg = pg4.calcLnAvg(lnSum);

			// 平均からの対数値の分散を計算する
			double lnPowSum = pg4.calcSumPow(lnAvg);

			// 標準偏差を計算する
			double lnDeviation = pg4.calcDeviation(lnPowSum);

			// 規模範囲を計算する
			pg4.calcScale(lnAvg, lnDeviation);

			System.out.println("Very Small: " + pg4.vs);
			System.out.println("Small: " + pg4.s);
			System.out.println("Medium: " + pg4.m);
			System.out.println("Large: " + pg4.l);
			System.out.println("Very Large " + pg4.vl);

		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (UnsupportedEncodingException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}

	}

	/**
	 * アイテム当たりの規模を計算する
	 * 
	 */
	private void calcVol(LinkedList<Double> linkData1,
			LinkedList<Double> linkData2) {

		double i = 0;
		double j = 0;
		while (linkData1.size() != 0 || linkData2.size() != 0) {
			i = linkData1.pop();
			j = linkData2.pop();

			this.linkArray.add(this.changeScale(i / j, 4));

		}

	}

	/**
	 * アイテム毎のln(x)を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcLn() {

		double j = 0;
		double logSum = 0;
		for (Iterator i = linkArray.iterator(); i.hasNext();) {

			j = this.changeScale(
					Math.log(Double.parseDouble(i.next().toString())), 6);
			this.logArray.add(j);

			// 合計値も計算する
			logSum += j;
		}

		return this.changeScale(logSum, 5);

	}

	/**
	 * ln(x)の平均値を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcLnAvg(Double sum) {

		return this.changeScale(sum / size, 6);

	}

	/**
	 * 平均からの対数値の分散を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcSumPow(double calclnAvg) {

		double sum = 0;
		for (Iterator i = logArray.iterator(); i.hasNext();) {
			sum = sum
					+ Math.pow(Double.parseDouble(i.next().toString())
							- calclnAvg, 2);
		}

		return this.changeScale(sum, 6);

	}

	/**
	 * lnの標準偏差を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcDeviation(Double sum) {

		return this.changeScale(Math.sqrt(sum / (size - 1)), 6);

	}

	/**
	 * 規模範囲を計算する
	 * 
	 */
	private void calcScale(double lnAvg, double deviation) {

		vs = this.changeScale(Math.exp(lnAvg - (2 * deviation)), 4);
		s = this.changeScale(Math.exp(lnAvg - deviation), 4);
		m = this.changeScale(Math.exp(lnAvg), 4);
		l = this.changeScale(Math.exp(lnAvg + deviation), 4);
		vl = this.changeScale(Math.exp(lnAvg + (2 * deviation)), 4);

	}

	/**
	 * 四捨五入を行う
	 * 
	 */
	private double changeScale(double val, int i) {

		BigDecimal bd = new BigDecimal(val);
		return bd.setScale(i, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();

	}

}

PSP:Personal Software Process – Lesson3

Lesson1, Lesson3に続いて、進めていきます。
各回のスクリプトはSoftware Engineering Instituteよりダウンロード可能です。

Lesson3: 「ファイルから数値データのリストを読み込み、相関係数と線形回帰パラメータを計算し、時間等の見積を行う」
● プログラム仕様スクリプト
ASGKIT PROG3を参照のこと

● 実行結果

β0: -22.54
β1: 1.7279
r: 0.9545
r2: 0.9111
y: 644.4294

● ソースコード

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;

/**
 * PSP Lesson3:
 * ファイルから数値データのリストを読み込み、相関係数と線形回帰パラメータを計算し、時間等の見積を行う
 */

public class Program3 {

	private int size;
	private double sumData1;
	private double sumData2;
	private double avgData1;
	private double avgData2;
	private double powData1;
	private double powData2;
	private double sumMulti;
	private double beta0;
	private double beta1;
	private double r;
	private double r2;
	private double y;

	public static void main(String[] args) {

		Program3 pg3 = new Program3();

		try {
			File f = new File(args[0]);
			FileInputStream fi = new FileInputStream(f);
			BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fi,
					"UTF-8"));

			// 分析対象となるデータ行を指定する
			int data1 = Integer.parseInt(args[1]);
			int data2 = Integer.parseInt(args[2]);

			// 分析対象のLOC
			long num = Long.parseLong(args[3]);

			LinkedList<Double> linkData1 = new LinkedList<Double>();
			LinkedList<Double> linkData2 = new LinkedList<Double>();
			String line;
			while ((line = br.readLine()) != null) {
				String[] strrec = line.split("t");
				linkData1.add(Double.parseDouble(strrec[data1 - 1]));
				linkData2.add(Double.parseDouble(strrec[data2 - 1]));
			}
			pg3.size = linkData1.size();

			// 合計値を計算する
			pg3.sumData1 = pg3.calcSum(linkData1);
			pg3.sumData2 = pg3.calcSum(linkData2);

			// 合計値から平均値を計算する
			pg3.avgData1 = pg3.calcAvg(pg3.sumData1);
			pg3.avgData2 = pg3.calcAvg(pg3.sumData2);

			// X, Yの二乗の合計値、X*Yの合計値を計算する
			pg3.powData1 = pg3.calcSumPow(linkData1);
			pg3.powData2 = pg3.calcSumPow(linkData2);
			pg3.sumMulti = pg3.calcSumMulti(linkData1, linkData2);

			// β1 を計算する
			pg3.beta1 = pg3.calcBeta1();

			// β0 を計算する
			pg3.beta0 = pg3.calcBeta0();

			// R, R2 を計算する
			pg3.r = pg3.calcR();
			pg3.r2 = pg3.calcR2();

			// 最終的な結果を得る
			pg3.y = pg3.calcY(num);

			System.out.println("β0: " + pg3.beta0);
			System.out.println("β1: " + pg3.beta1);
			System.out.println("r: " + pg3.r);
			System.out.println("r2: " + pg3.r2);
			System.out.println("y: " + pg3.y);

		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (UnsupportedEncodingException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}

	}

	/**
	 * 合計値を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcSum(LinkedList<Double> linkArray) {

		double sum = 0;
		for (Iterator i = linkArray.iterator(); i.hasNext();) {
			sum = sum + Double.parseDouble(i.next().toString());
		}

		return sum;

	}

	/**
	 * 平均値を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcAvg(Double sum) {

		return this.changeScale(sum / size, 2);

	}

	/**
	 * X, Yの2乗合計値を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcSumPow(LinkedList<Double> linkArray) {

		double sum = 0;
		for (Iterator i = linkArray.iterator(); i.hasNext();) {
			sum = sum + Math.pow(Double.parseDouble(i.next().toString()), 2);
		}

		return sum;

	}

	/**
	 * X*Yの合計値を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcSumMulti(LinkedList<Double> linkData1,
			LinkedList<Double> linkData2) {

		double sum = 0;
		double i = 0;
		double j = 0;
		while (linkData1.size() != 0 || linkData2.size() != 0) {
			i = linkData1.pop();
			j = linkData2.pop();

			sum = sum + (i * j);
		}

		return sum;

	}

	/**
	 * β1 を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcBeta1() {

		double num1 = (sumMulti - (size * avgData1 * avgData2));
		double num2 = (powData1 - (size * avgData1 * avgData1));

		return this.changeScale(num1 / num2, 4);

	}

	/**
	 * β0 を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcBeta0() {

		return this.changeScale(avgData2 - (beta1 * avgData1), 2);

	}

	/**
	 * R を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcR() {

		double num1 = (size * sumMulti) - (sumData1 * sumData2);

		double num21 = (size * powData1) - (sumData1 * sumData1);
		double num22 = (size * powData2) - (sumData2 * sumData2);

		return this.changeScale(num1 / (Math.sqrt(num21 * num22)), 4);

	}

	/**
	 * R2 を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcR2() {

		return this.changeScale(r * r, 4);

	}

	/**
	 * Y を計算する
	 * 
	 */
	private Double calcY(long num) {

		return this.changeScale(beta0 + beta1 * num, 4);

	}

	/**
	 * 四捨五入を行う
	 * 
	 */
	private double changeScale(double val, int i) {

		BigDecimal bd = new BigDecimal(val);
		return bd.setScale(i, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();

	}

}

PSP:Personal Software Process – Lesson2

前回に続いて、Lesson2を実施しました。
分析結果は特に載せていませんが、簡単なプログラムでもバグがあったり、結構時間を食ったりしました。
なお、PSPではコーディングに凝り過ぎる必要は無いと明記していますので、大まかな感じでOKです。
但し、コーディングフェーズを終了する際は要件が確実に含まれているか、コードエラーがないかなどのチェックを設けてる必要があります。

Lesson2: 「ソースファイルの行数、クラ数数、メソッド数をカウントする」
● プログラム仕様スクリプト
ASGKIT PROG2を参照のこと

● 実行結果

Part Name: Program3
Number of Items: 11
Part Size: 112
Total Size: 122

● ソースコード

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.io.StreamTokenizer;
import java.util.ArrayList;

/**
 * PSP Lesson2: 
 * ソフトウェア開発プロセス特論 演習1 Date 2011/10/13 ソースファイルの行数、クラス数、メソッド数をカウントする
 */
public class Program2 extends StreamTokenizer {

	private Boolean wordBool = false;
	private String beforeWord = null;
	private String className = null;
	private int lineSize = 0;
	private int totalSize = 0;
	private int methodCnt = 0;
	ArrayList<String> classArray = new ArrayList<String>();
	ArrayList<String> methodArray = new ArrayList<String>();

	public Program2(Reader r) {
		super(r);

		this.eolIsSignificant(true); // 改行コードを検出する
		this.slashStarComments(true); // /* */ 型のコメント処理を有効にする
		this.slashSlashComments(true); // //型コメントの処理を有効にする
		this.wordChars('_', '_'); // 英数字の他に識別子に使える文字の定義
		this.parseNumbers(); // 数値リテラルを解析する

		classArray.add("class");
		classArray.add("interface");
		methodArray.add("void");
	}

	public static void main(String[] args) {

		Reader reader = null;

		try {
			reader = new BufferedReader(new FileReader(new File(args[0])));
			Program2 pg2 = new Program2(reader);
			pg2.checkCnt();
		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}

	}

	void checkCnt() throws IOException {
		while (this.nextToken() != TT_EOF) {
			switch (this.ttype) {
			case TT_EOL: // 改行コードの検出
				if (this.wordBool == true) {
					this.lineSize++;
					this.wordBool = false;
				}
				this.beforeWord = "r";
				break;
			case TT_WORD: // 語の検出(キーワードを含む)
				this.wordBool = true;

				if (this.beforeWord != null) {
					// method件数をカウントする (コンストラクタは対応出来ていない)
					if (this.methodArray.contains(this.sval)
							|| this.beforeWord.equals("return")) {
						this.methodCnt++;
					}

					// class名を取得する, 複数class対応
					if (this.classArray.contains(this.beforeWord)) {
						this.className = this.sval;
						if (this.totalSize > 0) {
							this.print();
						}
						this.initialize();
					}
				}
				this.beforeWord = this.sval;

				break;
			default: // その他のトークン {}()[]+-=*/<>,;:
				this.wordBool = true;
				this.beforeWord = "symbol";
				break;
			}
		}

		// 最終行に改行が無いケースの対応
		if (this.beforeWord.equals("symbol")) {
			this.lineSize++;
		}

		this.totalSize += this.lineSize;

		this.print();
		System.out.println("Total Size: " + this.totalSize);

	}

	private void print() {

		System.out.println("Part Name: " + this.className);
		System.out.println("Number of Items: " + this.methodCnt);
		System.out.println("Part Size: " + this.lineSize);

	}

	private void initialize() {

		this.totalSize += this.lineSize;
		this.lineSize = 0;
		this.methodCnt = 0;

	}
}

PSP:Personal Software Process – Lesson1

PSP: Personal Software Process とは、ソフトウェア開発効率の向上の為に、個人毎のソフトウェア開発プロセスを見直しする枠組みです。
PSPはグローバルに多くの大学やソフトウェア開発会社で適用しており、マイクロソフトやボーイングでも使用しているそうです。
個々がPSPによって、自分の開発時の癖やパフォーマンスを把握・改善を行い、開発効率向上を行います。
最終的には全チームメンバがPSPを実施し、TSP:Team Software Process へと発展させます。

今回はPSPガイドブック ソフトウェアエンジニア自己改善 (IT Architects’ Archive)に沿いながら、8本ほどのプログラムを開発し、開発プロセスの見直しをしました。
各プログラムは小さいものばかりで、コーディング自体は2時間程あればコーディング出来ると思います。
今回使用する言語はJAVAを選択しましたが、PHPやPascal、Cでも何でも大丈夫です。
但し、狙いはコーディングではなく、実装前の全体計画や設計、テスト、バグの傾向等を含めた事後分析と多岐に俯瞰する必要があります。
なお、各回のスクリプトはSoftware Engineering Instituteよりダウンロード可能です。

Lesson1: 「ファイルから数値データのリストを読み込み、データの平均値と標準偏差を計算する」
● プログラム仕様スクリプト
ASGKIT PROG1を参照のこと

● 実行結果

Average: 60.32
Standard Deviation: 62.26

● ソースコード

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;

/**
 * PSP Lesson1:
 * ファイルから数値データのリストを読み込み、データの平均値と標準偏差を計算する
 */

public class Program1 {

    private LinkedList<Double> linkArray;
    private double resultAvg;
    private double resultStgDeviation;

    public static void main(String[] args) {

        Program1 pg1 = new Program1();

        try {
            File f = new File(args[0]);
            FileInputStream fi = new FileInputStream(f);
            BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fi,
                    "UTF-8"));
            pg1.linkArray = new LinkedList<Double>();
            String line;
            while ((line = br.readLine()) != null) {
                pg1.linkArray.add(Double.parseDouble(line));
            }

            pg1.calcAvg();
            pg1.calcStgDeviation();

            System.out.println("Average: " + pg1.resultAvg);
            System.out.println("Standard Deviation: " + pg1.resultStgDeviation);

        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

    /**
     * 平均値を計算する
     * 
     */
    private void calcAvg() {

        double avg = 0;
        for (Iterator i = linkArray.iterator(); i.hasNext();) {
            avg = avg + Double.parseDouble(i.next().toString());
        }

        resultAvg = this.changeScale(avg / linkArray.size(), 2);

    }

    /**
     * 標準偏差を計算する
     * 
     */
    private void calcStgDeviation() {

        // 1. データ毎に平均値との差分を2乗し合計値を取る
        // 2. 合計値をデータ個数-1で除算し、平方根を計算する
        double wkStg = 0;
        for (Iterator i = linkArray.iterator(); i.hasNext();) {
            wkStg = wkStg
                    + Math.pow(Double.parseDouble(i.next().toString())
                            - resultAvg, 2);
        }

        resultStgDeviation = this.changeScale(
                Math.sqrt(wkStg / (linkArray.size() - 1)), 2);

    }

    /**
     * 四捨五入を行う
     * 
     */
    private double changeScale(double val, int i) {

        BigDecimal bd = new BigDecimal(val);
        return bd.setScale(i, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();

    }

}