Estimación del esfuerzo de un proyecto software utilizando el criterio mdl-em y componentes normales n-dimensionales. Aplicación a un caso práctico.

• Miguel Garre Rubio ^[1] ; Mario Charro Cubero ^[1]
  1. [1] Ejército del Aire. Ministerio de Defensa Departamento de Ciencias Aplicadas, Escuela de Técnicas Aeronáuticas
• Localización: Revista de procesos y métricas de las tecnologías de la información, ISSN 1886-4554, Vol. 2, Nº. 1, 2005, págs. 29-35
• Idioma: español
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    Los Modelos de Estimación de Parámetros Software que proporcionan una sencilla relación matemática, muestran una escasa calidad predictiva en el caso de usar grandes bases de datos históricas de proyectos no homogéneos. Esto se debe a que es difícil capturar en un único modelo la gran variedad de características de los proyectos presentes en estas bases de datos. Los Modelos Segmentados ofrecen una alternativa que consiste en dividir, mediante procedimientos de clustering, los proyectos de una base de datos de proyectos históricos en grupos de elementos afines. En este artículo, se describirá la implementación particular del algoritmo de clustering EM, adaptada a unas necesidades particulares de experimentación, con el que se obtendrán diferentes segmentos sobre los datos de estudio. Se mostrará una aplicación práctica de este algoritmo sobre la base de datos ISBSG.

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    Parametric Software Estimation Models that use a single mathematical relation exhibit poor predictive quality in the case of using large and non-homogeneous historical project databases. This is due to the fact that it is difficult to capture in a single model the variety of project characteristics actually present in the database. Segmented Models are an alternative that partitions the input space in segments according to some process of clustering of historical data. In this paper, the use of a tailored version of the EM algorithm is described as an overall approach to derive estimation models. Besides, a practical application of this algorithm over the ISBSG database will be shown.