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Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Die Qualität von Software gewinnt mit ihrer wachsenden Verbreitung immer mehr an Bedeutung. Softwaresysteme sollen möglichst fehlerfrei und ohne Ausfälle die Aufgaben erfüllen, für die sie entwickelt wurden. Codemetriken sind möglicherweise dazu geeignet, anhand von Modellen die Anzahl der la tenten Faults zu schätzen und fehlerhafte Teile der Software zu identifizieren. Aus empirischen Untersuchungen gewonnene Daten können dann dazu ver wendet werden, Metrikdaten als Indikatoren der Softwarequalität einzuset zen. In dieser Arbeit wird untersucht, wie stark der Zusammenhang zwischen einzelnen Codemetriken und der Fehleranzahl des Codes ist. Dabei wird der Code des Mozilla Projekts untersucht, der in C++ implementiert ist. Es wird untersucht inwieweit lineare Regressionsmodelle geeignet sind, um die Fehleranzahl präzise zu schätzen. Mit der binären logistischen Regression wird versucht, Codeentitäten bezüglich der geschätzten Fehleranzahl zu klassifizieren. Die Erfolgsrate der Klassifikation wird durch zuvor definierte Kri terien bewertet.