Abstract-Recently, Bayesian probabilistic modeller har använts för att förutsäga mjukvaruutveckling ansträngning. En av anledningarna till intresset för användningen av Bayesian probabilistic modeller, jämfört med traditionella punkt prognos estimering modeller, är att Bayesian modeller ger verktyg för riskuppskattning och tillåter beslutsfattare att kombinera historiska data med subjektiva expertuppskattningar. I detta dokument använder vi en Bayesian nätverksmodell och illustrerar hur en tro uppdatering förfarande kan användas för att införliva beslutsfattande risker. Vi utvecklar en kausalmodell från litteraturen och med hjälp av en datauppsättning på 33 verkliga mjukvaruprojekt illustrerar vi hur beslutsrisker kan införlivas i de bayesiska nätverken. Vi jämför Bayesian-modellens prediktiva prestanda med populära icke-parametriska neurala nätverk och regressionsträdsprognoser modeller och visar att Bayesian-modellen är en konkurrenskraftig modell för prognostisering av mjukvaruutveckling.
REF utvecklade ett Bayesianskt nätverk för att förutsäga mjukvaruutveckling.
A probabilistic model for predicting software development effort
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}