O Uso do Classificador Naive Bayes para Melhoria da Previsibilidade de Custo do Projeto na Técnica de Gerenciamento de Valor Agregado - Um Estudo Empírico - Fernandes, A. C. S.; D. de Souza, Adler (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI); 2018: Anais do XIV Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2018)
O presente trabalho propõe a seleção de dados históricos de Índices de Desempenho de Custos (IDC) através do classificador Naive Bayes para a aplicação do cálculo proposto por [5], para melhorar a previsibilidade de custo de projetos de software. A técnica proposta foi avaliada através de um estudo empírico, que avaliou a implementação da técnica proposta em 23 projetos de desenvolvimento de software. A técnica proposta foi aplicada em projetos reais com o objetivo de avaliar a precisão e a variação do IDCAcum e consequentemente da Estimativa no Término (ENT). Então, foi comparado com a técnica tradicional de Gerenciamento de Valor Agregado (GVA). Foram realizados testes de hipóteses com nível de significância de 95% e a técnica proposta foi mais exata e mais precisa (menor variação) do que a técnica tradicional para o cálculo do IDC.