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MAGIC: A hybrid modeling approach for optimizing inspection cost-effectiveness

 
: Freimut, B.

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Stuttgart: Fraunhofer IRB Verlag, 2006, XVIII, 247 pp.
Zugl.: Kaiserslautern, TU, Diss., 2006
PhD Theses in Experimental Software Engineering, 20
ISBN: 3-8167-7189-0
ISBN: 978-3-8167-7189-0
English
Dissertation
Fraunhofer IESE ()
software engineering; software quality; quality management; software inspection; cost-benefit; planning; expert opinion; data mining; multiple adaptive regression spline; computer science; quality assurance; Software-Engineering; Quality Manager; Software Projektmanager; Software-Qualität; Qualitätsmanagement; Software Inspektion; Kosten-Nutzen; Planung; Expertenschätzung; data mining; Informatik

Abstract
Inspektionen sind eine Schlüsseltechnologie zur Erreichung von Qualität zu niedrigen Kosten. Aber sie erzielen nicht immer ein optimales Kosten-Nutzen-Verhältnis, da sie durch viele Faktoren beeinflusst werden. Daher ist es für eine Organisation notwenig, die Kosteneffektivität von Inspektionen zu bestimmen, die wichtigen Einflussfaktoren zu identifizieren und zu optimieren.
Diese Dissertation stellt einen hybriden Ansatz zur Optimierung der Kosteneffektivität von Inspektionen vor. Sie beschreibt und evaluiert ein verfeinertes Kosteneffektivitätsmodell und eine dazugehörige Bewertungsmethode unter Verwendung von Projektdaten und Expertenschätzungen. Zudem evaluiert sie die Datamining Technik MARS zur Erstellung von akkuraten Effektivitätsvorhersagemodellen und beschreibt einen Ansatz zur Ableitung von Planungsregeln aus diesen Modellen.
Die Validierung des Ansatzes zeigt: (i) das verfeinerte Kosteneffektivitätsmodell ist akkurater als existierende Modelle, (ii) die Verwendung von Expertenschätzungen zur Bewertung der Kosteneffektivität ist praktikabel und durchführbar, (iii) MARS Modelle sind akkurater als Regressionsmodelle und (iv) die abgeleiteten Planungsregeln sind plausibel.

 

Software inspections are a key technology for achieving quality at a reasonable cost. Yet, inspections do not always result in substantial benefits, as they are affected by a number of technical and managerial factors. Therefore, measurement needs to be applied in an organization in order to assess the economic impact of inspections, to understand the factors influencing it, and to optimize these factors accordingly.
This thesis presents a hybrid modeling approach for optimizing inspection cost-effectiveness. First, it proposes and evaluates a refined cost-effectiveness model and a corresponding assessment procedure combining expert opinion and project data. Second, it proposes and evaluates the data-mining technique MARS for building effectiveness prediction models, as well as an approach for deriving planning guidelines from these models.
The validation of the approach shows: (i) the proposed cost-effectiveness model is more accurate than existing models, (ii) using expert opinion for assessing cost-effectiveness is a practical and feasible approach, (iii) MARS models are more accurate than regression models, and (iv) the derived planning guidelines are plausible.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-47030.html