MODELOS DE ESTIMATIVAS DE SOFTWARE BASEADOS EM DADOS HISTÓRICOS
modelos de estimativas de software baseados em dados históricos modelos de estimativas de software baseados em dados históricos
32avaliação gera o fator de ajuste, que representa a funcionalidade geral provida aousuário pela aplicação. A terceira etapa resulta na contagem de Pontos por Funçãoajustados, que reflete o fator de ajuste aplicado ao resultado apurado na primeiraetapa.O primeiro passo para alcançar estimativas efetivas do projeto desoftware é estimar o seu tamanho.Uma técnica simples e rápida para alcançar uma estimativa detamanho, classificada como um método direto, é a analogia simples. A técnica deanalogia é aplicada comparando o projeto atual com dados de projetos similarespassados, obtidos de uma base histórica. A partir do conhecimento do tamanho deum projeto similar, estima-se o tamanho do novo projeto como um percentual dotamanho daquele, podendo-se até subdividir o projeto em módulos menores (demais fácil compreensão) e estimar o percentual do tamanho de cada módulo emrelação ao projeto passado. Então, o tamanho total do projeto é obtido pela somados tamanhos estimados para cada módulo separadamente. Logicamente, a eficáciadesse método irá depender de dois fatores: a acurácia do valor do tamanho doprojeto da base histórica e o grau de similaridade entre o novo projeto e seuantecessor.Contudo as técnicas mais utilizadas para a estimativa de tamanho sãoencontradas na categoria dos métodos. Alguns dessas técnicas são tratados emseguida.4.2 Contagem dedutivaEssa técnica considera a possibilidade de um único componente daanálise de pontos de função para a aplicação, geralmente o número de ArquivosLógicos Internos, derivando o resto da contagem a partir de bases estatísticas.No trabalho Early Function Point Couting, publicado pela NESMA,encontram-se descrita uma abordagem para este método. Trata-se da ContagemIndicativa, na qual apenas é necessária a identificação dos Arquivos de Interface
33Externa (AIE) e Arquivos Lógicos Internos (ALI). Considera-se 35 PF para cada ALIe 15 PF para cada AIE identificado.Os números 35 e 15 representam as médias de pontos de funçãoidentificadas para cada um dos tipos de arquivo, considerando projetos que, emmédia, possuam três Entradas Externas (EE), duas saídas Externas (SE) e umaConsulta Externa (CE) para cada ALI e uma Saída Externa e uma Consulta Externapara cada AIE.4.3 Complexidade MédiaA versão 5 do ISBSG Benchmark apresenta uma média decomplexidade para os projetos de desenvolvimento, distribuídas por tipos defunções, conforme a tabela seguinte:Tipo de Função Média de PF IFPUG (baixa) IFPUG (média) IFPUG (alta)ALI 7,4 7 10 15AIE 5,5 5 7 10EE 4,3 3 4 6SE 5,4 4 5 7CE 3,8 3 4 6Tabela de média de PF não-ajustados, por tipo de função, do ISBSG comparado na tabela decomplexidade do IFPUG.Para o processo de estimativa, após a identificação do número detodos os componentes funcionais (ALI, AIE, EE, SE e CE), basta que sejamassociadas suas respectivas complexidades. O número estimado para o tamanhofuncional é alcançado pela fórmula:e =#EE x 4,3+#SE x 5,4+#CE x 3,8+# ALI x 7,4+# AIE x 5,5A NESMA simplificou esta abordagem com sua Contagem Estimativa.Após a identificação de todas as funcionalidades do software, utiliza-se aclassificação de complexidades do IFPUG e aplica-se a complexidade baixa paracada Arquivo Lógico Interno e Arquivo de Interface Externa e média para cada
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33Externa (AIE) e Arquivos Lógicos Internos (ALI). Considera-se 35 PF para cada ALIe 15 PF para cada AIE identificado.Os números 35 e 15 representam as médias de pontos de funçãoidentificadas para cada um dos tipos de arquivo, considerando projetos que, emmédia, possuam três Entradas Externas (EE), duas saídas Externas (SE) e umaConsulta Externa (CE) para cada ALI e uma Saída Externa e uma Consulta Externapara cada AIE.4.3 Complexidade MédiaA versão 5 do ISBSG Benchmark apresenta uma média decomplexidade para os projetos de desenvolvimento, distribuídas por tipos defunções, conforme a tabela seguinte:Tipo de Função Média de PF IFPUG (baixa) IFPUG (média) IFPUG (alta)ALI 7,4 7 10 15AIE 5,5 5 7 10EE 4,3 3 4 6SE 5,4 4 5 7CE 3,8 3 4 6Tabela de média de PF não-ajustados, por tipo de função, do ISBSG comparado na tabela decomplexidade do IFPUG.Para o processo de estimativa, após a identificação do número detodos os componentes funcionais (ALI, AIE, EE, SE e CE), basta que sejamassociadas suas respectivas complexidades. O número estimado para o tamanhofuncional é alcançado pela fórmula:e =#EE x 4,3+#SE x 5,4+#CE x 3,8+# ALI x 7,4+# AIE x 5,5A NESMA simplificou esta abordagem com sua Contagem Estimativa.Após a identificação de todas as funcionalidades do software, utiliza-se aclassificação de complexidades do IFPUG e aplica-se a complexidade baixa paracada Arquivo Lógico Interno e Arquivo de Interface Externa e média para cada
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