プロジェクト類似性に基づく工数見積りに適した変数選択法

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  • プロジェクト ルイジセイ ニ モトズク コウスウ ミツモリ ニ テキシタ ヘンスウ センタクホウ
  • A Variable Selection Method for Analogy-based Effort Estimation
  • 管理技術

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抄録

ソフトウェア開発における多変数の実績データを用いた工数見積りでは，その精度を高めるうえで，見積りに不要な変数を除去することが必須となる．しかし，近年注目されているプロジェクト間の類似性に基づく工数見積り方法（analogy-based法）においては，その特性を活かした変数選択法が提案されていない．本論文では，「説明変数（プロジェクト特性）の値が似ているプロジェクトどうしは工数も似た値をとる」というanalogy-based法の考え方を踏襲し，目的変数である工数との相関係数が低い説明変数を除去することで，説明変数の値が似ていれば目的変数の値も似ているという状態を保つように変数選択する方法Correlation Threshold based Selection（CTS）を提案する．ソフトウェア開発企業で収集された3種類の開発実績データセットを用いた評価実験の結果，CTSは，従来手法であるステップワイズ変数選択法と比べて計算量が小さく，特に，カテゴリ変数の数が少ない場合に，安定して精度を改善することができた．

Analogy-based estimation methods have been studied for deriving an accurate effort estimate required to complete a project; however, few studies have focused on their variable selection methods. Here, variables to be selected are predictor variables (e.g. development size and development duration, etc.) related to an objective variable (effort). In this paper, we propose Correlation Threshold based Selection (CTS) method that exploits the basic concept of analogy-based estimation where efforts are similar if predictor variables are similar. The proposed method requires few amount of calculation while it can accurately exclude variables that do not correlate with the effort. This paper experimentally evaluated the effectiveness of the proposed method by using three data sets collected from software development companies. The result showed that the proposed method provided high estimation accuracy for projects having larger number of predictor variables.

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