MUREM: Un método multiplicativo de regresión para estimar el esfuerzo de desarrollo de software
Fuente:
Redalyc
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Instituto Politécnico Nacional
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
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|---|---|
| author | María del Refugio Ofelia Luna Sandoval |
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| contents | MUREM: Un método multiplicativo de regresión para estimar el esfuerzo de desarrollo de software María del Refugio Ofelia Luna Sandoval José Ruiz Ascencio Computación modelo de regresión método multiplicativo método de estimación Estimación del esfuerzo de desarrollo de software método para estimar el esfuerzo de desarrollo de software En este artículo se presenta un método multiplicativo de regresión para estimar el e sfuerzo de desarrollo de software. Este método, al que denominamos MUREM, es el resultado de, por un lado, establecer un conjunto de condiciones iniciales para enmarcar el proceso de estimación del esfuerzo de desarrollo de software y de, por otro lado, es tipular las propiedades que, racionalmente, debe satisfacer la relación que se establece entre el esfuerzo de desarrollo y el tamaño del software. Para evaluar el desempeño de MUREM éste se comparó con tres modelos de regresión los cuales se consideran com o métodos importantes para estimar el esfuerzo de desarrollo de software. En esta comparación se aplicó una batería de hipótesis y pruebas estadísticas a doce muestras extraídas de bases de datos públicas bien conocidas. Estas bases de datos sirven como pu nto de referencia para la comparación de métodos para estimar el esfuerzo de desarrollo de software. En la experimentación se encontró que MUREM genera estimaciones puntuales del esfuerzo de desarrollo más precisas que aquellas obtenidas por los otros méto dos. MUREM corrige la heterocedasticidad y aumenta la proporción de muestras cuyos residuales presentan normalidad. Con esto MUREM genera intervalos de confianza y de predicción más adecuados que aquellos obtenidos por los otros métodos. Un resultado impor tante es que los residuales obtenidos por el modelo de regresión de MUREM satisfacen la prueba de ruido blanco gaussiano de media cero, con lo que se prueba que el error de estimación de dicho modelo es aleatorio. 2016 artículo científico 1405-5546 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=61549258015 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=615 Computación y Sistemas application/pdf Instituto Politécnico Nacional Computación y Sistemas (México) Num.4 Vol.20 |
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| publishDate | 2016 |
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