Early and quick function points analysis: Evaluations and proposals

2021 ◽  
Vol 174 ◽  
pp. 110888
Author(s):  
Geng Liu ◽  
Luigi Lavazza
Keyword(s):  
Function Points

Neural Network Model to Calculate the Creep Data Using Size

2017 ◽  
Vol 7 (8) ◽  
pp. 257
Author(s):  
Seetharam .K ◽  
Sharana Basava Gowda ◽  
. Varadaraj
Keyword(s):  
Neural Network ◽  
Risk Factors ◽  
Software Engineering ◽  
Network Model ◽  
Neural Network Model ◽  
Software Metrics ◽  
Creep Data ◽  
Engineering Software ◽  
Function Points ◽  
Different Levels

In Software engineering software metrics play wide and deeper scope. Many projects fail because of risks in software engineering development[1]t. Among various risk factors creeping is also one factor. The paper discusses approximate volume of creeping requirements that occur after the completion of the nominal requirements phase. This is using software size measured in function points at four different levels. The major risk factors are depending both directly and indirectly associated with software size of development. Hence It is possible to predict risk due to creeping cause using size.

The Problem with Function Points

IEEE Software ◽  
1997 ◽  
Vol 14 (2) ◽  
pp. 29-31 ◽  
Author(s):  
B. Kitchenham
Keyword(s):  
Function Points

scholarly journals Estimación del tamaño funcional del software en la elicitación de requerimientos

2010 ◽  
Author(s):  
◽  
Mabel Angélica Bertolami
Keyword(s):  
Function Points

La medición del tamaño del software es una actividad esencial para la estimación y planificación de un proyecto de desarrollo o las actividades de mantenimiento de software. Las técnicas de medición de Puntos Función permiten determinar el tamaño funcional del software a partir de diversos documentos del desarrollo, en particular nos interesan los asociados con los requerimientos funcionales del usuario. Para las etapas más tempranas del ciclo de vida, cuando los requerimientos funcionales no están completamente definidos o se requiere una estimación rápida, han sido propuestos múltiples enfoques de estimación de tamaño funcional. Sin embargo, se ha observado que algunas de estas técnicas requieren documentación con un nivel de detalle similar al usado para una medición con un método estándar, la que frecuentemente no está disponible en las fases iniciales de un proyecto de software. Otras propuestas no especifican claramente el artefacto necesario para ejecutar la estimación, no se encontró información sobre la exactitud de las estimaciones o la evaluación realizada para comprobar los resultados de su aplicación. Por último, son escasos los enfoques que se aplican a los productos de la Elicitación de Requerimientos. Con el objetivo de ofrecer una alternativa para las fases más tempranas de un proyecto de software, en esta tesis se presenta el procedimiento Scenario Function Points (SFP) que permite estimar el tamaño funcional de un sistema de software a partir de un producto de la Elicitación de Requerimientos, específicamente, los escenarios generados de acuerdo al enfoque de Leite. SFP está basado en el método estándar IFPUG FPA y su definición está soportada por un conjunto de reglas que establecen la asociación entre los conceptos del Modelo de Escenarios y los propios de dicho método. Para guiar la aplicación de SFP se diseñó un proceso y se elaboró su especificación formal. El objetivo de esta última es facilitar la capacitación y comunicación de los usuarios, favorecer la efectiva ejecución del proceso y propiciar la repetibilidad de los resultados. Además, el proceso es soportado por el software SFP Tool, que facilita y agiliza el proceso de estimación. La evaluación del procedimiento SFP se realizó mediante un Caso de Estudio múltiple basado en tres sistemas implementados. Los resultados obtenidos son alentadores en cuanto a su capacidad como herramienta de estimación y al esfuerzo requerido por el proceso. En lo referido al primer aspecto, la exactitud de las estimaciones está en el orden de ±30% (considerando a la medición con el método estándar IFPUG como el valor de referencia), que está dentro del rango aceptable para una estimación temprana. Además, en comparación con otras propuestas de estimación, el resultado es similar y en algunos casos mejor. Con respecto al esfuerzo, los resultados demuestran que es significativamente menor que el reportado en la literatura para una medición estándar.

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