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 Präsentation transkript:

OKA Anmeldung Now Open Meldet euch bis zum 11.02.2011 in der OKA an (unter Softwaretechnik) Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Kostenschätzung Wieviel Stunden brauchen Sie, um ein Programm für die Berechnung der Varianz zu schreiben / zu testen? Wie sicher ist Ihre Schätzung? Wie lange brauchen Sie, um 1000 LOC zu spezifizieren, zu programmieren, zu testen? Wie viele Fehler machen Sie durchschnittlich pro 100 Zeilen Quelltext? Solche Fragen muss man mit höchstens 10% Ungenauigkeit beantworten können Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Ziele der Prozessmodellierung Standardisierte Vorgehensweisen Standardisierte (Teil-) Ergebnisdokumente Vergleichbarkeit von verschiedenen Projekten Messungen von Prozessgrößen werden möglich / vergleichbar / bewertbar Basis für Schätzungen Basis für Planungen Basis für Verbesserungen Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Schätzen mit Konfidenzinterval Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Konfidenz mit Excel Schätz- und Messdaten alter Projekte Est.Time (Std) Act.Time(Std) Regression Fehler CoffeeCounter 40 124 115,962618 8,03738228 AirDrone 10 28 25,1424178 2,85758216 MilkOrderSys 22 61 61,4704978 -0,47049779 QRDoor 4 16 6,97837786 9,02162214 AndroidCar 6 20 13,0330579 6,96694215 LegoSegWay 8 19,0877378 20,9122622 TrafficSim 80 255 237,056218 17,9437824 Android3D 24 59 67,5251778 -8,52517778 WLanLocalization 32 35 91,7438978 -56,7438978 varianz: 531,8456539 sigma: 23,06177907 21,7428538 Korrelationskoeffizient r: 0,95329747 Steigung b1: 3,02734 Achsabschnitt b0: -5,13098213 anzahl: 9 estimation: 42 regression: 122,0172977 122,017298 lower range 111,2796157 upper range 132,7549797 Genauigkeit 80% Konfidenz.T 10,73768203 Schätz- und Messdaten alter Projekte Ausgleichsgerade y = b1 * x + b0 Standardabweichung sigma Konfidenz mit t-Verteilung Obere und untere Schranke Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Schätzgenauigkeit: Konfidenzintervall 2 Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Graphische Veranschaulichung der t-Verteilung Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

t-Verteilung: (Tabelle A2, Seite 489) Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Konfidenzintervall-Beispiel: Datenbasis (Tabelle A30, Seite 551) Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Konfidenzintervall-Beispiel sig2 = 313301,3 / 8 = 39162,66 sig = 197,896 wir wählen alpha/2 = 90% => t( alpha/2=90, 10 - 2 ) = 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 © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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 70 500 LOC und nach Regression 119 563 erwartete LOC beim Konfidenzintervall rechnet man nicht 100 * Range sondern  Wir erwarten zwischen 114 000 bis 124 000 LOC mit 90 % Konfidenz (Fehler ist kleiner als 10 %) Generell ist die Genauigkeitsverbesserung Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Lines of Code Schätzungen Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Lines of Code Schätzungen Zeitmessungen tendenziell schwierig Zeitschätzungen tendenziell ungenau => LOC als einfaches Größen- / Schätzmaß Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Lines of Code Messen der LOC: + Intuitiv + leicht messbar + korrelieren in gleichbleibendem Umfeld erstaunlich gut zum Zeitaufwand - unterschiedliche Einrückungen - Programmiererabhängig - Erfahrungsabhängig => zeitlich veränderlich - Programmiersprachenabhängig - komplexitätsabhängig: 1 Zeile Betriebsystemscheduler entspricht 100 Zeilen GUI-Code - Copy-Paste Programmierung bringt mehr Zeilen als Refactoring in Methoden - . . . Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Function Points Alternativen zu LOC: Function Point Methode Zählen der "syntaktischen Konstrukte" # Methoden # Parameter # if und while Statements . . . Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Umrechnung von Function Points in LOC Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Umrechnung von Function Points in Personenmonate Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Bewertung des Function-Point-Maßes + automatisch messbar + relativ verbreitet + Programmiersprachen unabhängig - nicht sehr intuitiv - Programmiersprachen unabhängig - keine individuellen Einflussfaktoren letztlich Pro und Contra wie bei LOC  nur eine gute statistische Datenbasis erlaubt Aussagen über die Güte eines Größenmaßes ! Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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 © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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 © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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 © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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 © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Fachgebiet Software Engineering. Übersicht. © 28. 03 Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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 © 28.03.2017 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 => 220 Arbeitstage pro Jahr Besprechungen, Meetings, Mails, Surfen, ... => 4 bis 5 Stunden Entwicklungsarbeit pro Tag  circa 1100 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 © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Probe Methode Watts Humphrey Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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, JGantt ) Meilensteine festlegen Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Fachgebiet Software Engineering. Übersicht. © 28. 03 Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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Scrum Schätzungen Burn Down Charts Komponentenbasierte Task Schätzung Zeitbasierte Schätzung Messung des Projektfortschritts durch Restzeitschätzung Keine Erfassung / Planung der Arbeitszeiten Burn Down Velocity für‘s Team (Steigung der Ausgleichsgerade) Standardabweichung und Konfidenzintervalle denkbar Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 28.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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