Abstract-Background: Det finns för många designalternativ för kalkylatorer för programvaruinsatser. Hur kan vi bäst utforska dem alla? Syfte: Vi söker aspekter på allmänna principer för ansträngningsuppskattning som kan vägleda utformningen av ansträngningsuppskattningar. Metod: Vi identifierade det väsentliga antagandet av analog-baserad ansträngning uppskattning, dvs. de närmaste grannarna i ett projekt erbjuder stabila slutsatser om det projektet. Vi testar detta antagande genom att generera ett binärt träd av kluster av ansträngningsdata och jämföra variansen av superträd mot mindre subträd. Resultat: För 10 dataset (från Coc81, Nasa93, Desharnais, Albrecht, ISBSG, och data från turkiska företag), fann vi: 1) Uppskattningen variansen av kluster delträd är vanligtvis större än den av kluster superträd; 2) om analogi är begränsad till kluster träd med lägre varians, då ansträngningsuppskattningar har en betydligt lägre fel (mätt med hjälp av MRE, AR, och Pred(25) med en Wilcoxon test, 95 procent förtroende, jämfört med närmaste grann metoder som använder områden med en fast storlek). Slutsats: Uppskattning analogt kan förbättras avsevärt genom ett dynamiskt urval av närmaste grannar, med endast projektdata från regioner med liten variation.
Uppskattning analogt kan förbättras avsevärt genom dynamiskt urval av närmaste grannar i projektdata REF.
Exploiting the Essential Assumptions of Analogy-Based Effort Estimation
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}