論文の概要: Dynamic Prediction of Delays in Software Projects using Delay Patterns
and Bayesian Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12449v2
- Date: Mon, 2 Oct 2023 19:30:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 06:38:06.995529
- Title: Dynamic Prediction of Delays in Software Projects using Delay Patterns
and Bayesian Modeling
- Title（参考訳）: 遅延パターンとベイジアンモデリングを用いたソフトウェアプロジェクトの遅延の動的予測
- Authors: Elvan Kula and Eric Greuter and Arie van Deursen and Georgios Gousios
- Abstract要約: 既存の作業推定モデルは静的であり、プロジェクト実行中に発生する変更を組み込むことはできない。
本稿では,遅延パターンとベイズモデルを用いて連続的に全体の遅延を予測する動的モデルを提案する。
INGの4,040のエピックと270のチームによる実世界のデータに対するアプローチを適用します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.350443056502662
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Modern agile software projects are subject to constant change, making it
essential to re-asses overall delay risk throughout the project life cycle.
Existing effort estimation models are static and not able to incorporate
changes occurring during project execution. In this paper, we propose a dynamic
model for continuously predicting overall delay using delay patterns and
Bayesian modeling. The model incorporates the context of the project phase and
learns from changes in team performance over time. We apply the approach to
real-world data from 4,040 epics and 270 teams at ING. An empirical evaluation
of our approach and comparison to the state-of-the-art demonstrate significant
improvements in predictive accuracy. The dynamic model consistently outperforms
static approaches and the state-of-the-art, even during early project phases.
- Abstract（参考訳）: 現代のアジャイルソフトウェアプロジェクトは絶え間なく変化し、プロジェクトライフサイクル全体を通して全体的な遅延リスクを再評価することが不可欠です。
既存の労力推定モデルは静的であり、プロジェクト実行中に発生する変更を組み込むことができない。
本稿では,遅延パターンとベイズモデルを用いて連続的に全体の遅延を予測する動的モデルを提案する。
モデルはプロジェクトフェーズのコンテキストを取り入れ、時間とともにチームのパフォーマンスの変化から学ぶ。
INGの4,040エピックと270チームから得られた実世界のデータにアプローチを適用し,我々のアプローチと最先端技術との比較を実証的に評価した結果,予測精度が大幅に向上した。
動的モデルは、初期のプロジェクトフェーズでさえ、静的アプローチと最先端を一貫して上回る。
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