estimacion

Administración de proyectos Informáticos

Temas 2 y 3

MÉTODOS DE ESTIMACIÓN
Y GESTIÓN DEL RIESGO
1. Introducción
2. Precisión y exactitud de las estimaciones
3. Principios de estimación
4. Estimación de costes
4.1. Técnicas de estimación
4.2. Curva de aprendizaje

5. Modelos de coste y esfuerzo
5.1. Modelos de regresión
5.2. Modelo de Bailey-Basili
5.3. Modelo COCOMO
5.4. ModeloSLIM de Putnam

6. Las estimaciones en el CMM
7. Gestión de riesgos
7.1. Definición y clasificación
7.2. Actividades
7.3. Estimación de riesgos
7.4. Control de riesgos
7.5. Los riesgos en el modelo COCOMO

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1. Introducción

Una estimación es la predicción más optimista con una
probabilidaddistinta de cero de ser cierta.
Una estimación es una predicción que tiene la misma
probabilidad de estar por encima o por debajo del valor
actual.
(Tom DeMarco, 1982)
Los objetivos de la estimación de proyectos son reducir los
costes e incrementar los niveles de servicio y de calidad.
Midiendo determinados aspectos del proceso de software
se puede tener una visión de alto nivel de lo quesucederá
durante el desarrollo.
– Las mediciones de procesos anteriores permiten realizar
predicciones sobre los actuales.
– Las mediciones de atributos de proceso en fases iniciales del
desarrollo permiten realizar predicciones sobre fases
posteriores.

Las predicciones de proceso conducen la toma de
decisiones antes del comienzo del desarrollo, durante el
proceso de desarrollo, durante latransición del producto al
cliente y a lo largo de la fase de mantenimiento.
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Introducción
La figura siguiente muestra algunas de las predicciones
que pueden ser útiles a lo largo del ciclo de vida.

Viabilidad
Viabilidad
Requisitos
Requisitos
Diseño
Diseño
Codificación
CodificaciónAnálisis del coste/beneficio
Análisis del coste/beneficio
Esfuerzo/planificación/
Esfuerzo/planificación/
predicción de la calidad
predicción de la calidad
Potencial de reutilización
Potencial de reutilización
Estimación del tamaño
Estimación del tamaño
tamaño /planificación/
tamaño /planificación/
predicción de la calidad
predicción de la calidad
Predicción del
Predicción del
esfuerzo deprueba
esfuerzo de prueba

Prueba/entrega
Prueba/entrega

Predicciones de finalización
Predicciones de finalización
de las pruebas
de las pruebas

Mantenimiento
Mantenimiento

Predicciones de
Predicciones de
calidad/fiabilidad
calidad/fiabilidad

Figura 1. Predicciones necesarias durante el ciclo de vida

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2. Precisión y exactitud de las estimaciones
La precisión hace referencia al número de cifras
significativas que tiene una medida.
La exactitud se refiere a la cercanía de una medida a su
objetivo.
Una predicción es útil si tiene una exactitud razonable.
En la estimación del software una precisión errónea es el
peor enemigo de la exactitud.
Es preferible expresar lasestimaciones como un rango
que como un número simple.
Ejemplo: se desea estimar el tiempo necesario para
finalizar un proyecto con un conjunto dado de requisitos y
se dispone de datos de tiempo de finalización de un gran
número de proyectos con los mismos requisitos.
– Se puede representar la función de densidad de probabilidad
para el tiempo de finalización t (figura 2).
– La probabilidadde que un proyecto de las mismas
características se complete en un intervalo de tiempo [t1,t2]
es el área bajo la curva entre t1 y t2.
– La probabilidad solo puede determinarse para un intervalo
determinado. Para un valor de tiempo concreto el área bajo
la curva sería cero.

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Precisión y exactitud...