Métricas de Diseño Orientado a Objetos aplicadas en Java

Se propone un conjunto de tres unidades de medida de software que se identificarán con los nombres Transacciones (T), Objetos de Entidad (Entity Objects, EO) y Caminos (Paths, P). Cada una de ellas capturará un atributo interno del software: funcionalidad, datos y complejidad, respectivamente. Es i...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Robiolo, Gabriela
Otros Autores: Orosco, Ricardo Fabian
Formato: Tesis Tesis de maestria
Lenguaje:Español
Publicado: 2004
Materias:
Ciencias Informáticas
Software
Datos
Informática
Ingeniería de software
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/4091
https://doi.org/10.35537/10915/4091
http://postgrado.info.unlp.edu.ar/Carreras/Magisters/Ingenieria_de_Software/Tesis/Robiolo_Gabriela.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Se propone un conjunto de tres unidades de medida de software que se identificarán con los nombres Transacciones (T), Objetos de Entidad (Entity Objects, EO) y Caminos (Paths, P). Cada una de ellas capturará un atributo interno del software: funcionalidad, datos y complejidad, respectivamente. Es importante aclarar que aquí no se presenta un método de estimación, sino un conjunto de unidades de medida, que pueden ser usadas en un método de estimación temprana. 1.2.1. Objetivo de la Tesis El objetivo de la Tesis es definir tres nuevas unidades de medida de software, que estén basadas en casos de uso, y que reduzcan el error de la estimación temprana de esfuerzo. Para lograr tal objetivo, fue necesario trabajar en los siguientes sub-objetivos: a. Definir las unidades de medida para la base de cálculo seleccionada: casos de uso. b. Definir la forma de cálculo de las nuevas unidades de medida. c. Cumplir con los requisitos que se impusieron en 1.1. d. Probar, por medio de casos de estudio que incluyan varios proyectos, que es posible reducir el error de la estimación temprana de esfuerzo para las técnicas: Productividad2 Media Histórica (Historical Mean Productivity, HMP), Regresión Simple y Múltiple, y Redes Neuronales.
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