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Schätzverfahren: Phasenbasierte Vergleichsschätzung
erstelle Statistik über prozentualen Anteil der Phasen am Gesamtprojekt Messe Aufwand für die erste(n) Phase(n) des aktuellen Projekts Berechne Restaufwand / Gesamtaufwand + wenig Aufwand + früh anwendbar + wird im Projektverlauf immer genauer - Hochrechnung aufgrund weniger Prozent des Gesamtaufwands Schätzfehler multipliziert sich auf Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Schätzverfahren: Komponentenbasierte Schätzung
erstelle Grobdesign schätze die Größe der einzelnen Bausteine / Komponenten / Klassen Summiere Gesamtgröße auf teile durch die Produktivität => Aufwand - erfordert ein Grobdesign - größerer Aufwand + höhere Genauigkeit + einzelne Schätzfehler mitteln sich weg (wenn statistisch unabhängig) 25 unabhängige Größen mit einem Schätzfehler von je 100% Gesamtfehler nur 20% Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Schätzverfahren: Lineare Regression zum Ausgleich von systematischen Schätzfehlern
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Delphi Methode lasse mehrere Experten unabhängig voneinander Schätzen (z.B. komponentenbasiert) dann diskutieren die Experten ihre Schätzungen (insbesondere auffällige Unterschiede) obige Schritte werden iteriert bis "Stabilität" erreicht + Diskussion über Unterschiede deckt übersehene / falsch eingeschätzte Probleme auf + Minimierung von persönlichen Schätzfehlern des einzelnen Experten - je mehr Experten je mehr Aufwand - gruppendynamische Effekte können falsche Tendenzen auslösen (2 oder 3 unabhängige Schätzungen und höchstens zwei Durchgänge sind meistens gut) Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Fuzzy-basiertes Schätzen
Bewertung der Einflussfaktoren mit "linguistischen Kategorien„ (schwer-mittel-leicht, complex-schwierig-normal-leicht) Ableitung von Korrekturfaktoren für die einzelnen Kategorien entsprechende Korrektur der Basisschätzung + intuitives Verfahren + projektspezifische Anpassungen werden möglich + Korrekturfaktoren können mit historischer Datenbasis abgeglichen / justiert werden - Schwankungsbreite durch Korrekturfaktoren ist dramatisch (bis zu Faktor 10 und mehr) Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Fachgebiet Software Engineering. Übersicht. © 27. 03
Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Allgemeine Kritik an bisherigen Ansätzen
mangelnde statistische Absicherung mangelhafte Genauigkeit (Faktor 2 bis 3 Abweichung sind üblich) geschätzte 10 Personenjahre bedeuten zwischen 3 und 30 Jahren tatsächlichem Aufwand zu wenig individuelle / domänenspezifische / firmenspezifische Einflussfaktoren Humprey’s PROBE Methode Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Fuzzy-Tabelle für Methodengrößen
persönliche Tabelle für Java-Methoden aus statistischen Daten erstellen Methodengrößen sollten "normalverteilt" sein (Gaußsche Glockenkurve) medium sollte 40% der Fälle abdecken, small und large je 20%, der Rest je 10% Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Lineare Regression (noch mal)
b0 und b1 wie gehabt Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Schätzgenauigkeit: Konfidenzintervall
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Graphische Veranschaulichung der t-Verteilung
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t-Verteilung: (Tabelle A2, Seite 489)
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Konfidenzintervall-Beispiel: Datenbasis (Tabelle A30, Seite 551)
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Konfidenzintervall-Beispiel
sig2 = ,3 / 8 = 39162,66 sig = 197,896 wir wählen alpha/2 = 90% => t( alpha/2=90, ) = 1.860 geschätzte LOC = 705 nach linearer Regression mit b0 = -22,54 und b1 = 1,7279 erwarten wir 1195,63 LOC mit 90% Sicherheit liegt die Programmgröße zwischen 793 LOC und 1598 LOC Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Verkleinerung des Konfidenzintervalls
weniger Sicherheit verlangen: t(70%, 8) = 1,108 (anstatt 1,860) größere Datenbasis: t(70%, 30) = 1,055 Standardabweichung durch viele Teilschätzung verbessern: 100 mal so großes Programm mit 100 Komponenten a 705 geschätzte LOC Gesamtschätzung ergibt LOC und nach Regression erwartete LOC beim Konfidenzintervall rechnet man nicht 100 * Range sondern Wir erwarten zwischen bis LOC mit 90 % Konfidenz (Fehler ist kleiner als 10 %) Generell ist die Genauigkeitsverbesserung Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Zusammenfassung im wesentlichen lineare Regression über LOC / Hour Daten Achtung: die Produktivität schwankt stark von Person zu Person Falls Personen noch nicht festgelegt, "Durchschnittsperson" verwenden nach Personeneinteilung, mit persönlichen Faktoren korrigieren Ergebnis: Gesamtstundenanzahl für das Projekt Konfidenzinterval Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Zeitplanerstellung ACHTUNG:
man arbeitet nicht 52 Wochen a 40 Stunden = 2080 Stunden pro Jahr Urlaub, Feiertage, Krankheit, Schulungen => 200 Arbeitstage pro Jahr Besprechungen, Meetings, Mails, Surfen, ... => 4 bis 5 Stunden Entwicklungsarbeit pro Tag circa 1000 Stunden pro Personenjahr mehr ist unproduktiv und nicht lange durchzuhalten wenn’s brennt kann man (für ein paar Wochen) auf 50 Stunden pro Woche hochfahren und Schätzfehler ausbügeln wenn man das dauernd macht bricht man irgendwann ein Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Zeitplanerstellung Gesamtprojektzeit gemäß Schätzung
Einteilen in Tasks, z.B. Phasen, Komponenten, ... Schätzen der relativen Taskgröße und Ableiten der Taskzeit bestimmen der typischen Stundenzahl für Projektarbeit pro Woche Zeiten für andere Projekte, Schulungen, Urlaub, Meetings, ... im Kalender vermerken pro Kalenderwochen erwartete Projektstunden im Kalender eintragen Taskreihenfolge festlegen: Vorgänger / Nachfolgerbeziehung festlegen => Gantt Chart topologisch sortieren kritische Pfade analysieren Risikoanalyse ... Tasks im Kalender eintragen (z.B. mit Microsoft Project, ) Meilensteine festlegen Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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Zusammenfassung PSP solide statistische Absicherung von Projektplänen
LOC als Basismaß individuelle Datenbasis hohe Schätzgenauigkeit bei wiederholbarem Prozess Fachgebiet Software Engineering Übersicht © Albert Zündorf, Kassel University
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