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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6202
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Título: | Quadrados Latinos Com Aplicações Em Engenharia De Software |
Autor(es): | Fernando Herrera Sánchez, Iván |
Palavras-chave: | Planejamento de experimentos; Linhas de produtos de software; Teoria de aleatorização |
Data do documento: | 31-Jan-2011 |
Editor: | Universidade Federal de Pernambuco |
Citação: | Fernando Herrera Sánchez, Iván; Ferraz, Cristiano. Quadrados Latinos Com Aplicações Em Engenharia De Software. 2011. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2011. |
Abstract: | Engenharia de software visa o desenvolvimento eficiente e a manutenção sistemática de software, de forma a atender satisfatoriamente as necessidades impostas pelo mercado. Nessa área, a montagem de linhas de produto que minimizem variáveis de custo e de tempo para lançamento de uma família de produtos é estratégica para a garantia de competitividade. Quando se tem disponibilidade de mais de uma abordagem para a montagem de tais linhas, faz-se necessário identificar qual delas seria a mais eficiente. Esta dissertação aborda a utilização de técnicas de planejamento estatístico de experimentos para projetar estudos em engenharia de software que permitam avaliar a eficiência de abordagens de desenvolvimento de software. A motivação do trabalho está no projeto de experimentos para comparação das abordagens PLUSS (modelagem de casos de uso em linhas de produtos para sistemas e software) e MSVCM (modelagem de variações em cenários de casos de uso por mecanismos transversais) de montagem e manutenção de linhas de produtos de software. A dissertação tem como foco o estudo da adequação e desempenho de planos experimentais em quadrados latinos aplicados a engenharia de software. Tais planos possuem um apelo prático importante, pois permitem o controle de duas fontes de variação sistemáticas simultâneas durante a experimentação. Nesta dissertação, o desempenho estatístico de planos em quadrados latinos de ordem 2 é investigado através da teoria de aleatorização e de simulações de Monte Carlo |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6202 |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado - Estatística |
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