Modelos de Estimativa Empíricos

Alguns modelos de estimativa para software usam fórmulas empíricas. Essas fórmulas são derivadas usando análise de regressão de dados coletados de projetos anteriores. Normalmente usa-se uma amostra limitada de dados de projetos.

Cada modelo de estimativa é adequado para um determinado conjunto de classes de software e ambientes de desenvolvimento, ou seja, são dependentes dos dados dos projetos que foram usados para obtê-los. Devido a isso, geralmente esses modelos de estimativa devem ser adaptados para as condições locais da organização.

É claro que, antes de serem usados na sua empresa, esses modelos devem ser testados usando resultados de projetos finalizados. Os dados estimados pelo modelo devem ser comparados aos resultados reais e a eficácia do modelo deve ser analisada para as condições locais.

De acordo com Pressman e Maxim (2016, p. 744), a estrutura geral dos modelos empíricos tem a forma:

E = A + B x (ev)c

Onde:

A, B, c são constantes derivadas empiricamente

E esforço em pessoas-mês

ev variável de estimativa (LOC ou PF)

A maioria dos modelos de estimativa tem alguma forma de fator de ajuste ao projeto. Isso permite que a variável E seja ajustada por características específicas do projeto, tais como complexidade do problema, experiência da equipe e ambiente de desenvolvimento.

A seguir, apresentamos alguns exemplos de modelos empíricos orientados a FP para esforço (E):

E = -13.39 + 0.0545 x (PF) (modelo de Albrecht e Gaffney)

E = 60.62 + 7.728 x 10-8 x (PF)3 (modelo de Kemerer)

E = 587.7 + 15.12 x (PF) (modelo de Matson, Barnett e Mellichamp)

E agora, alguns exemplos de modelos empíricos orientados a LOC para esforço (E):

E = 5.2 x (KLOC)0,91 (modelo de Walston-Felix)

E = 5.5 + 0.73 x (KLOC)1,16 (modelo de Bailey-Basili)

E = 3.2 x (KLOC)1,05 (modelo de Boehm simples)

E = 5.288 x (KLOC)1,047 (modelo de Doty para KLOC > 9)

É importante ressaltar que para os mesmos valores de FP ou LOC, os modelos vão gerar resultados diferentes (porque foram gerados, cada qual, em alguns domínios de aplicação específicos). Portanto, para utilizar esses modelos, eles devem ser adaptados para as necessidades locais.