Аннотация:
Оценка затрат/усилий на программное обеспечение является ключевой темой исследований более шести десятилетий из-за его влияния на отрасль. Несмотря на многочисленные модели, подходы, основанные на регрессии, доминируют в литературе. Проблемы включают в себя недостаточные наборы данных с достаточным количеством точек данных и произвольную интеграцию различных исходных баз данных. В этом исследовании предлагается использовать тест Крускала-Уоллиса для проверки интеграции отдельных исходных баз данных с целью избежать смешивания несвязанных данных, увеличения точек данных и улучшения моделей оценки. Было проведено тематическое исследование с данными из офиса международной компании в Мексике, который обеспечивает разработку программного обеспечения для «микросервисов и API». Были проанализированы данные за 2020 год. Качество модели оценки значительно улучшилось. MMRE снизился на 25,4% (с 78,6% до 53,2%), стандартное отклонение снизилось на 97,2% (с 149,7% до 52,5%), а показатель Pred (25%) вырос на 3,2 процентных пункта. Количество точек данных увеличилось, и были соблюдены ограничения линейной регрессии. Тест Крускала-Уоллиса эффективно улучшил модели оценки, подтвердив интеграцию базы данных.
Ключевые слова:
модель линейной регрессии, оценка программного обеспечения, оценка затрат, оценка стоимости, функциональный размер, метод COSMIC, тест Крускала-Уоллиса
Полный текст:
PDF файл (1396 kB)