Transacciones, objetos de entidad y caminos : Métricas basadas en casos de uso que mejoran la estimación temprana de esfuerzo
- Autores
- Robiolo, Gabriela
- Año de publicación
- 2009
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis doctoral
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Orozco, Ricardo
Pons, Claudia - Descripción
- 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 subobjetivos: definir las unidades de medida para la base de cálculo seleccionada: casos de uso; definir la forma de cálculo de las nuevas unidades de medida; 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: Productividad Media Histórica (Historical Mean Productivity, HMP), Regresión Simple y Múltiple, y Redes Neuronales.
Doctor en Ciencias Informáticas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Software
Ingeniería de software
Programación orientada a objetos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/4161
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Transacciones, objetos de entidad y caminos : Métricas basadas en casos de uso que mejoran la estimación temprana de esfuerzoRobiolo, GabrielaCiencias InformáticasSoftwareIngeniería de softwareProgramación orientada a objetosEl 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 subobjetivos: definir las unidades de medida para la base de cálculo seleccionada: casos de uso; definir la forma de cálculo de las nuevas unidades de medida; 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: Productividad Media Histórica (Historical Mean Productivity, HMP), Regresión Simple y Múltiple, y Redes Neuronales.Doctor en Ciencias InformáticasUniversidad Nacional de La PlataFacultad de InformáticaOrozco, RicardoPons, Claudia2009info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/4161https://doi.org/10.35537/10915/4161spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://postgrado.info.unlp.edu.ar/Carreras/Doctorado/Tesis/Robiolo_Gabriela.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:22:20Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/4161Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:22:21.159SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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