Análise da Precisão de Estimativas de Projetos de Software Utilizando Redes Bayesianas
Resumo
Empresas de desenvolvimento de software encontram dificuldades em estimar o tempo para o desenvolvimento de seus projetos. Uma dessas dificuldades é a falta de recursos para investir em melhoria de processos e consequentemente na formação de uma base histórica consistente de medidas de projetos. Este artigo tem como objetivo avaliar o uso de Redes Bayesianas para verificar a precisão e apoiar a decisão de executar um refinamento de estimativas de projetos de software em suas fases iniciais. Trata-se de uma pesquisa exploratória utilizando base de dados de projetos de desenvolvimento. Foi possível calcular a probabilidade de corretude das estimativas, indicando a necessidade de um refinamento.
Palavras-chave:
Análise, Projetos de Software, Redes Bayesianas
Referências
Barcellos, M. P., Figueiredo, S. M., Rocha, A. R. C., Travassos, G. H. (2003) “Utilização de Métodos Paramétricos, Analogias, Julgamento de Especialistas e Conhecimento Organizacional no Planejamento de Tempo e Custos de Projetos de Software”, In: II Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software, Fortaleza, Brasil.
Boehm, B., Abts, C., Chulani, S. (2000) “Software Development Cost Estimation Approaches – A Survey”, In: Annals of Software Engineering 10, CA, USA, pg 177 – 205.
Ben-Gal, I. (2007) “Bayesian Networks” , In: Ruggeri F., Faltin F. e Kenett R. (Eds.), Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability, John Wiley & Sons, disponível em http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/BN.pdf, acessado em Agosto de 2011.
Chulani, S., Boehm, B., Steece, B. (1999) “Bayesian Analysis of Empirical Software Engineering Cost Models”, In: IEEE Transactions on Software Engineering, Volume: 25 Issue:4, 573 – 583.
Gomes, A., Oliveira, K., Rocha, A. R. (2001) “Avaliação de Processos de Software Baseada em Medições”, In: XV Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software (SBES), Rio de Janeiro, Brasil.
Heckerman, D. (1995) “A Tutorial on Learning With Bayesian Networks”. TechReport. MSR-TR-95-06, disponível em http://research.microsoft.com/pubs/69588/tr-95-06.pdf, acessado em Julho de 2011. Humphrey, W. S. (1995), A Discipline for Software Engineering, Addison – Wesley, 790.
IATROS (2010) “Estatística e Pesquisa Científica para Profissionais da Saúde (softwares)”, disponível em http://www.vadmecum.com.br/iatros/index.htm, acessado em Janeiro de 2010.
Machado, C. A. F. (2002) “A-RISK : Um Método para Identificar e Quantificar Risco de Prazo em Projetos de Desenvolvimento de Software”, Dissertação de Mestrado, Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, Brasil.
Marçal, A. S. C., Bezerra, C. I. M., Pires, C. G. S.; Coelho, C., Souza, G. T., Barbosa, J. (2009) “Integração de Story Points e Use Case Points em Projetos Baseados em SCRUM e CMMI”, In: VIII Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software, Ouro Preto, Brasil.
Meneses, J. B. (2001) “Inspector: Um processo de Avaliação de Progresso para Projetos de Software”, Dissertação de Mestrado, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil.
Murthi, S. (2002) “Preventive Risk Management for Software Projects”, In: IEEE – IT Pro, Sep./Oct, 9-15.
Netica (2010) “Ferramenta Netica”, disponível em http://www.norsys.com/netica.html, acessado em Novembro de 2010.
Pearl, J. , Russel, S. (2001). “Bayesian networks”. Report (R-277), November 2000, In: Handbook of Brain Theory and Neural Networks, Arbib, M. (Ed), MIT Press, Cambridge, 157–160.
Pendharkar, P.C., Subramanian, G.H. e Rodger, J.A. (2005) “A Probabilistic Model for Predicting Software Development Effort”, Sch. Of Bus. Adm, In: IEEE Transaction on Software Engineering, Pennsylvania, PA, July.
PMI – Project Management Institute (2008) “A Guide to the Project Management Body of Knowledge: PMBOK Guide – 4rd Edition”, Newton Square: PMI Publications.
Reinehr, S., Burnett, R., Pessôa, M. (2007) “PSPi – Melhorando Estimativas no Ambiente Corporativo”, In: VI Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software (SBQS), Porto de Galinhas, Brasil.
Royce, W. (1998), Software Project Management: a Unified Framework, Addison Wesley, 406.
Russell, S., Norvig, P. (2004), Inteligência Artificial, 2a ed. Ed. Campus, Rio de Janeiro, 1021.
SEI - Software Engineering Institute (2010) “CMMI for Development”, Version 1.3, Pittsburgh, PA.
SOFTEX (2011) "MPS.BR – Guia Geral", v. MR-MPS: 2011. disponível em http://www.softex.br/mpsbr/_guias/guias/MPS.BR_Guia_Geral_2011.pdf, acessado em Fevereiro de 2012.
Boehm, B., Abts, C., Chulani, S. (2000) “Software Development Cost Estimation Approaches – A Survey”, In: Annals of Software Engineering 10, CA, USA, pg 177 – 205.
Ben-Gal, I. (2007) “Bayesian Networks” , In: Ruggeri F., Faltin F. e Kenett R. (Eds.), Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability, John Wiley & Sons, disponível em http://www.eng.tau.ac.il/~bengal/BN.pdf, acessado em Agosto de 2011.
Chulani, S., Boehm, B., Steece, B. (1999) “Bayesian Analysis of Empirical Software Engineering Cost Models”, In: IEEE Transactions on Software Engineering, Volume: 25 Issue:4, 573 – 583.
Gomes, A., Oliveira, K., Rocha, A. R. (2001) “Avaliação de Processos de Software Baseada em Medições”, In: XV Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software (SBES), Rio de Janeiro, Brasil.
Heckerman, D. (1995) “A Tutorial on Learning With Bayesian Networks”. TechReport. MSR-TR-95-06, disponível em http://research.microsoft.com/pubs/69588/tr-95-06.pdf, acessado em Julho de 2011. Humphrey, W. S. (1995), A Discipline for Software Engineering, Addison – Wesley, 790.
IATROS (2010) “Estatística e Pesquisa Científica para Profissionais da Saúde (softwares)”, disponível em http://www.vadmecum.com.br/iatros/index.htm, acessado em Janeiro de 2010.
Machado, C. A. F. (2002) “A-RISK : Um Método para Identificar e Quantificar Risco de Prazo em Projetos de Desenvolvimento de Software”, Dissertação de Mestrado, Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, Brasil.
Marçal, A. S. C., Bezerra, C. I. M., Pires, C. G. S.; Coelho, C., Souza, G. T., Barbosa, J. (2009) “Integração de Story Points e Use Case Points em Projetos Baseados em SCRUM e CMMI”, In: VIII Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software, Ouro Preto, Brasil.
Meneses, J. B. (2001) “Inspector: Um processo de Avaliação de Progresso para Projetos de Software”, Dissertação de Mestrado, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil.
Murthi, S. (2002) “Preventive Risk Management for Software Projects”, In: IEEE – IT Pro, Sep./Oct, 9-15.
Netica (2010) “Ferramenta Netica”, disponível em http://www.norsys.com/netica.html, acessado em Novembro de 2010.
Pearl, J. , Russel, S. (2001). “Bayesian networks”. Report (R-277), November 2000, In: Handbook of Brain Theory and Neural Networks, Arbib, M. (Ed), MIT Press, Cambridge, 157–160.
Pendharkar, P.C., Subramanian, G.H. e Rodger, J.A. (2005) “A Probabilistic Model for Predicting Software Development Effort”, Sch. Of Bus. Adm, In: IEEE Transaction on Software Engineering, Pennsylvania, PA, July.
PMI – Project Management Institute (2008) “A Guide to the Project Management Body of Knowledge: PMBOK Guide – 4rd Edition”, Newton Square: PMI Publications.
Reinehr, S., Burnett, R., Pessôa, M. (2007) “PSPi – Melhorando Estimativas no Ambiente Corporativo”, In: VI Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software (SBQS), Porto de Galinhas, Brasil.
Royce, W. (1998), Software Project Management: a Unified Framework, Addison Wesley, 406.
Russell, S., Norvig, P. (2004), Inteligência Artificial, 2a ed. Ed. Campus, Rio de Janeiro, 1021.
SEI - Software Engineering Institute (2010) “CMMI for Development”, Version 1.3, Pittsburgh, PA.
SOFTEX (2011) "MPS.BR – Guia Geral", v. MR-MPS: 2011. disponível em http://www.softex.br/mpsbr/_guias/guias/MPS.BR_Guia_Geral_2011.pdf, acessado em Fevereiro de 2012.
Publicado
11/07/2012
Como Citar
BETTIO, Kelly; MALUCELLI, Andreia; TIBONI, Giovanna; MACHADO, Renato Ferraz.
Análise da Precisão de Estimativas de Projetos de Software Utilizando Redes Bayesianas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE QUALIDADE DE SOFTWARE (SBQS), 11. , 2012, Fortaleza.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2012
.
p. 69-82.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbqs.2012.15308.