Modeling software measurement data

Kitchenham, Barbara; Hughes, Robert T.; Linkman, Stephen

doi:10.1109/32.950316

Cited by 100 publications

(64 citation statements)

References 12 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Kitchenham et al [22] discuss many of the problems with data collection; they suggest several standards for defining and using software measures. From the perspectives of design and data collection, the non-standard nature of software measures makes it difficult for researchers to replicate studies or to perform meta-analysis of studies of the same phenomenon.…”

Section: Dc1: Define All Software Measures Fully Including the Entitmentioning

confidence: 99%

Preliminary guidelines for empirical research in software engineering

Kitchenham

Pfleeger

Pickard

et al. 2002

IIEEE Trans. Software Eng.

Self Cite

1,161

703

View full text Add to dashboard Cite

Section: Dc1: Define All Software Measures Fully Including the Entitmentioning

confidence: 99%

Preliminary guidelines for empirical research in software engineering

Kitchenham

Pfleeger

Pickard

et al. 2002

IIEEE Trans. Software Eng.

Self Cite

1,161

703

View full text Add to dashboard Cite

“…We also believe that further improvement must come primarily by improving the data quality and quantity. We should aim our research at improving the data quality of our data sets by investigating more and better predictor variables (cost drivers) in the spirit of the COCOMO work [12] and of Stensrud [52] and by using methods for specifying software data sets in a standardised manner as proposed by Kitchenham et al [33]. Researchers should therefore spend more time on the tedious task of gathering more and better data rather than by devising new, exotic functional forms and data fitting methods for predicting cost and defects.…”

Section: Future Directions For Evaluating Prediction Modelsmentioning

confidence: 99%

A simulation study of the model evaluation criterion mmre

Foss

Stensrud²,

Kitchenham

et al. 2003

IIEEE Trans. Software Eng.

384

275

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…No se encuentra el origen de la referencia.4] [5] es un mapeo numérico de una parte del software que cuantifica uno o más atributos software ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.6].…”

Section: Introductionunclassified

Prácticas de Desarrollo Software: Un Estudio Exploratorio con Herramientas de Análisis Estático

Tumino¹,

Irrazábal²

2015

Revista Latinoamericana De Ingenieria De Software

View full text Add to dashboard Cite

Tumino M., Bournissen J., Muller G., Schmidlin R. I. INTRODUCCIÓNLa calidad es considerada un factor clave en las empresas de desarrollo software. Como elemento diferenciador entre sus competidores y como mecanismo para mejorar la imagen hacia los clientes.La investigación en ingeniería de software ha demostrado que la prevención de defectos desde el comienzo del desarrollo es menos costosa que su corrección posterior. El mantenimiento de software equivale aproximadamente al 70% del costo total del ciclo de vida. Asimismo, la calidad del software influye en los costos de uso del software, dado que durante el uso se pueden producir variados fallos de software, causando fallas de los sistemas físicos, con las consecuentes pérdidas financieras. Los costos indirectos provocados por la baja calidad del software podrían atribuirse a los clientes insatisfechos, al daño de la reputación de las empresas y a la pérdida de oportunidades de mercado (Lochmann, 2013:11) [1].En coincidencia con Escalona, Pérez Pérez, González Barroso, Ponce, Correa y Merino (2008: 46) [2], "La verificación y validación del código es una de las actividades más críticas en los desarrollos de software que sirven para verificar la calidad de los productos que se generan." Para Greiner, Dapozo, Acosta, Domínguez, Chiapello y Estayno (2013: 621) [3], la medida de la calidad del software es una necesidad para las empresas de Software y Servicios Informáticos (SSI), porque representa una ventaja estratégica al proporcionar el conocimiento de los procesos productivos y permitir mejorar las tareas menos eficientes. La calidad del software está estrechamente vinculada con la medición del mismo.Para evaluar la calidad de un producto software son necesarios dos pasos. El primero, la definición de un modelo de calidad abstracto que relacione diferentes características de calidad. En ese sentido, una posible elección son las normas ISO/IEC 9126 e ISO/IEC 25010, las cuales descomponen los conceptos abstractos de alto nivel en atributos de calidad más manejables. Aun así, estos atributos continúan siendo poco concretos como para poder ser medidos directamente en el producto software.El segundo paso es la selección de herramientas de análisis de código, con las cuales obtener la información necesaria del código fuente, como por ejemplo métricas de acoplamiento, cohesión, complejidad o violaciones de buenas prácticas al codificar.Una métrica software ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.4] [5] es un mapeo numérico de una parte del software que cuantifica uno o más atributos software ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.6]. Estas medidas son comúnmente considerados como factores importantes que reflejan la naturaleza del producto software, incluyendo, entre otras características, las propiedades de complejidad y mantenibilidad ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.7] ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.8] ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.9]. Las métricas de software tradicionalmente in...

show abstract

Modeling software measurement data

Cited by 100 publications

References 12 publications

Preliminary guidelines for empirical research in software engineering

Preliminary guidelines for empirical research in software engineering

A simulation study of the model evaluation criterion mmre

Prácticas de Desarrollo Software: Un Estudio Exploratorio con Herramientas de Análisis Estático

Contact Info

Product

Resources

About