{"title":"Using the Naive Bayes Classifier to Improve the Project's Cost Predictability in the Earned Value Management: An Empirical Study","authors":"A. C. Fernandes, A. D. De Souza","doi":"10.1145/3229345.3229384","DOIUrl":null,"url":null,"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.","PeriodicalId":284178,"journal":{"name":"Proceedings of the XIV Brazilian Symposium on Information Systems","volume":"103 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-06-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Proceedings of the XIV Brazilian Symposium on Information Systems","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.1145/3229345.3229384","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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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.