Using the Naive Bayes Classifier to Improve the Project's Cost Predictability in the Earned Value Management: An Empirical Study

A. C. Fernandes, A. D. De Souza
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Abstract

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.
利用朴素贝叶斯分类器提高挣值管理中项目成本可预测性的实证研究
摘要本文提出利用朴素贝叶斯分类器选择历史成本绩效指数数据,应用[5]提出的计算方法,提高软件项目成本的可预测性。通过实证研究对所提出的技术进行了评估,评估了所提出的技术在23个软件开发项目中的实施情况。该技术被应用于实际项目,以评估IDCAcum的准确性和变化,从而评估最终估计(ENT)。然后将其与传统的增值管理技术进行了比较。进行了显著性水平为95%的假设检验,提出的技术比传统技术更准确(更小的变异)来计算IDC。
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