Статистические (регрессионные) модели

Статистические модели используют накопленные хронологи­ческие данные, чтобы получить значения для коэффициентов модели. Для определения соотношений между параметрами мо­дели и трудоемкостью разработки ПО используется регрессион­ный анализ. Существуют две формы статистических моделей: ли­нейные и нелинейные.

Линейные статистические модели имеют следующий вид:

где — факторы, влияющие на трудоемкость, — коэффициен­ты модели. Линейные модели работают не слишком хорошо, поскольку практика показывает, что соотношения между трудо­емкостью и размером ПО нелинейно. По мере роста размера ПО возникает экспоненциальный отрицательный эффект масштаба.

Нелинейные, статистические модели имеют следующий вид:

где А — комбинация факторов, влияющих на трудоемкость; b — экспоненциальный коэффициент масштаба.

Статистические модели просты для понимания, но имеют следующий недостаток: результаты справедливы в основном только для конкретной ситуации. Другой недостаток — при уве­личении количества входных параметров количество данных, не­обходимых для калибровки модели, также возрастает.

Статистическая модель СОСОМО II

Модель СОСОМО³⁴ (Constructive COst Model — конструктив­ная модель стоимости), разработанная Барри Боэмом, является одной из самых известных и хорошо документированных моде­лей оценки трудоемкости разработки ПО. Исходная модель СОСОМО основывалась на базе данных по 56 выполненным проектам, а ее различные варианты отражали различия между процессами в различных областях ПО.

В модели СОСОМО используется ряд допущений.

1. Исходный код конечного продукта включает в себя все (кроме комментариев) строки кода.

2. Начало цикла разработки совпадает с началом разработки продукта, окончание совпадает с окончанием приемочного тестирования, завершающим стадию интеграции и тестиро­вания (работа и время, затрачиваемые на анализ требова­ний, оцениваются отдельно как дополнительный процент от оценки разработки в целом).

3. Виды деятельности включают в себя только непосредствен­но направленные на выполнение проекта работы, в них не входят обычные вспомогательные виды деятельности, такие, как административная поддержка, техническое обеспе­чение и капитальное оборудование.

1. Человеко-месяц состоит из 152 ч.

2. Проект управляется надлежащим образом, в нем использу­ются стабильные требования.

Проект СОСОМО II (современный вариант модели СОСО-МО) был выполнен в Центре по разработке ПО Южно-Калифор­нийского университета (USC Centre for Software Engineering). Этот проект преследовал следующие цели.

1. Разработать модель для оценки трудоемкости и сроков соз­дания ПО для итерационной модели жизненного цикла ПО, которая будет применяться в. 1990-х и 2000-х годах.

2. Создать базу данных по трудоемкости ПО.

3. Разработать инструментальную поддержку для усовершен­ствования модели.

4. Создать количественную аналитическую схему для оценки технологий создания ПО и их экономического эффекта.

Уравнения СОСОМО II для оценки номинальных значений трудоемкости и времени имеют следующий вид. Трудоемкость (в человеко-месяцах):

,

где

,

Календарное время:

,

где

,

— мультипликативные коэффициенты трудоемкости;

— экспоненциальные коэффициенты масштаба;

— размер ПО, выраженный в тысячах строк исходного кода или количестве функциональных точек без учета поправоч­ных коэффициентов (UFP), определенном по методике IFPUG, с последующим преобразованием в количество строк кода.

Калибровочные переменные А, В, С и D в модели СОСОМО II версии 2000 г. принимают следующие значения: А = 2.94, В — 0.91, С =3.67, D = 0.28.

Коэффициенты EMt отражают совместное влияние многих параметров. Они позволяют характеризовать и нормировать сре­ду разработки по параметрам, содержащимся в базе данных про­ектов модели СОСОМО II (в настоящее время более 160 проек­тов). Каждый коэффициент в зависимости от установленного значения (очень низкое, низкое, номинальное, высокое, очень высокое) вносит свой вклад в виде множителя с определенным диапазоном значений. Результат учета этих 17 коэффициентов используется при вычислении в уравнении трудоемкости. Состав коэффициентов приведен в табл. 6.8.

Таблица 6.8

Мультипликативные коэффициенты трудоемкости

Идентификатор	Описание коэффициента	Диапазон значений
RELY	Требуемая надежность	0.82-1.26
DATA	Размер базы данных	0.90-1.28
CPLX	Сложность продукта	0.73 - 1.74
RUSE	Требуемый уровень повторного использования	0.95- 1.24
DOCU	Соответствие документации требованиям ЖЦ	0.81- 1.23
TIME	Ограничение времени выполнения	1.00- 1.63
STOR	Ограничение по объему основной памяти	1.00-1.46
PVOL	Изменчивость платформы	0.87- 1.30
ACAP	Способности аналитика	1.42-0.71
PCAP	Способности программиста	1.34-0.76
APEX	Знание приложений	1.22-0.81
PLEX	Знание платформы	1.19-0.85
PCON	Преемственность персонала	1.29-0.81
LTEX	Знание языка/инструментальных средств	1.20-0.84
TOOL	Использование инструментальных средств	1.17 - 0.78
SCED	Требуемые сроки разработки	1.43-1.00
SITE	Рассредоточенность команды разработчиков	1.22-0.80

Показатель экспоненты процесса Е может изменяться в диа­пазоне от 0.91 до 1.23 и определяется как сочетание следующих параметров.

1. Наличие прецедентов у приложения: степень опытности организации-разработчика в данной области.

2. Гибкость процесса: степень строгости контракта, порядок его выполнения, присущая контракту свобода внесения измене­ний, виды деятельности в течение всего жизненного цикла и вза­имодействие между заинтересованными сторонами.

3. Разрешение рисков, присущих архитектуре: степень техни­ческой осуществимости, продемонстрированной до перехода к полномасштабному внедрению.

4. Сплоченность команды: степень сотрудничества и того, насколько все заинтересованные стороны (заказчики, разработ­чики, пользователи, ответственные за сопровождение и другие) разделяют общую концепцию.

5. Зрелость процесса: уровень зрелости организации-разра­ботчика, определяемый в соответствий с моделью СММ.

В табл. 6.9 приведены возможные значения экспоненциаль­ных коэффициентов масштаба, составляющих в сумме показа­тель Е. Суммарное влияние этих коэффициентов может оказать­ся весьма существенным.

Таблица 6.9

Экспоненциальные коэффициенты масштаба модели СОСОМО II

Параметр	Характеристика	Значение
PREC - нали­чие прецеден­тов	Полное отсутствие прецедентов, полностью непредсказуемый проект	6.20
	Почти полное отсутствие прецедентов, в значительной степени непредсказуемый проект	4.96
	Наличие некоторого количества прецеден­тов	3.72
	Общее знакомство с проектом	2.48
	Значительное знакомство с проектом	1.24
	Полное знакомство с проектом	0.00
FLEX - гиб­кость процесса разработки	Точный, строгий процесс разработки	5.07
	Случайные послабления в процессе	4.05
	Некоторые послабления в процессе	3.04
	Большей частью согласованный процесс	2.03
	Некоторое согласование процесса	1.01
	Заказчик определил только общие цели	0.00
RESL - разрешение рисков в архитектуре	Малое (20%)	7.07
	Некоторое (40%)	5.65
	Частое (60%)	4.24
	В целом (75%)	2.83
	Почти полное (90%)	1.41
	Полное (100%)	0.00
TEAM -сплоченность команды	Сильно затрудненное взаимодействие	5.48
	Несколько затрудненное взаимодействие	4.38
	Некоторая согласованность	3.29
	Повышенная согласованность	2.19
	Высокая согласованность	1.10
	Взаимодействия как в едином целом	0.00
РМАТ - зре­лость процес­сов	Уровень 1 СММ	7.80
	Уровень 1+ СММ	6.24
	Уровень 2 СММ	4.68
	Уровень 3 СММ	3.12
	Уровень 4 СММ	1.56
	Уровень 5 СММ	0.00

Пример экспоненциального коэффициента масштаба — коэффициент зрелости процессов (РМАТ— Process Maturity).

Значение коэффициента РМАТ зависит в основном от уровня зрелости процессов в соответствии с моделью СММ. Процедура определения значения РМАТ основана на определении процента соответствия для каждой из 18 основных групп процессов (key process areas — КРА), определенных в СММ. Процент соответ­ствия вычисляется на основе групп процессов (подробно описа­но 8 групп из 18).