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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 569411 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 569411

Título del libro: 2020 8th Edition Of The International Conference In Software Engineering Research And Innovation (conisoft 2020)
Título del capítulo: Analysis of automated estimation models using machine learning

Autores UNAM:
SERGIO JOAQUIN JIMENEZ SANDOVAL; HANNA JADWIGA OKTABA;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2020

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Palabras clave:

software project estimation; estimation models; automated estimation models; machine learning; supervised learning

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Resumen:

Plenty of practice based on software estimation has been developed in software industry. Algorithmic models represent the most formal approach that have provided the most reliable results. However, the use of informal practice is still prevalent just like the expert judgment which will not allow Software Engineering grow up. An important activity in big and small companies is to generate reliable estimation models. The development of these models is usually based on information obtained from past projects and requires a deep and precise analysis. This paper presents the application of the automated estimation-model generator system that uses machine learning techniques whit the objective of analysing the accuracy of these models comparing them to the traditional estimation methods using an international database and the internal database of a company.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:



ISBN:
9781728184500
Editorial:
IEEE COMPUTER SOC

Tipo de producto:
Proceedings Paper

DOI:
10.1109/CONISOFT50191.2020.00025