Adequacy Checking of Personal Software Development Effort Estimation Models Based upon Fuzzy Logic: A Replicated Experiment

Existen dos fases principales en el uso de un modelo de estimación: (1) se debe determinar si el modelo es adecuado para describir los datos observados (reales), eso es, la comprobación de la adecuación del modelo o verificación del mismo; si éste resultara adecuado, entonces (2) el modelo de estimación se valida en su ambiente usando datos nuevos. Este artículo está relacionado con la primera etapa. Se presenta una investigación dirigida a la comparación de Sistemas de Lógica Difusa (SLD) personales. Estos SLD se derivan a partir de un experimento replicado con base en una muestra de diez desarrolladores, así como en un proceso de desarrollo común dentro de un entorno controlado. En seis de los diez casos, las pruebas de rango múltiple de la Magnitud del Error Relativo (MER) por técnica, muestran que la lógica difusa es ligeramente mejor que la regresión simple. Estos resultados muestran que un SLD podría ser utilizado como alternativa para la estimación del esfuerzo de desarrollo de software a nivel personal.