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dc.contributor.advisorGonzalez Veloza, John Fredy
dc.contributor.authorPadilla Suárez, Luis Carlos
dc.date.accessioned2021-08-18T17:45:19Z
dc.date.available2021-08-18T17:45:19Z
dc.date.created2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/4210
dc.descriptionPara el desarrollo de este caso de estudio se exploró información histórica de proyectos de fábrica de software, fábrica de pruebas, servicios profesionales y consultoría de una compañía de ingeniería de software de Colombia con presencia en diferentes países de América. Se realizaron análisis descriptivos a la información disponible y se implementaron técnicas de transformación de datos para identificar y seleccionar variables predictoras para generar y comparar diferentes modelos de regresión lineal múltiple, a los cuales se les realizó análisis de supuestos de normalidad, homocedasticidad e independencia de los errores. Finalmente, se realiza la comparación de los diferentes valores R-cuadrado ajustado obtenidos de los modelos de regresión y se seleccionó el modelo que mejor representa la variabilidad observada en la variable objetivo. Como resultado de este caso de estudio, se obtiene un modelo de regresión lineal múltiple y un modelo de regresión robusto como las mejores opciones para estimar los proyectos de ingeniería de software de la compañía.spa
dc.description.abstractFor the development of this case study, historical information of software factory projects, test factory, professional services, and consulting of a software engineering company in Colombia with a presence in different countries of America was explored. Descriptive analyzes were carried out on the available information and data transformation techniques were implemented to identify and select predictor variables to generate and compare different multiple linear regression models, to which normality, homoscedasticity and independence assumptions were analyzed. mistakes. Finally, the different adjusted R-squared values obtained from the regression models are compared and the model that best represents the variability observed in the target variable was selected.spa
dc.formatPDFspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.titleCaso de estudio: estimación de horas para la ejecución de proyectos de ingeniería de software a partir de modelos de regresión linealspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.lembAnálisis de regresiónspa
dc.subject.lembIngeniería de softwarespa
dc.subject.lembModelos log-linealesspa
dc.subject.lembAnálisis de varianzaspa
dc.subject.proposalRegresión linealspa
dc.subject.proposalAnálisis descriptivospa
dc.subject.proposalMínimos cuadrados linealesspa
dc.subject.proposalEstimación de proyectos de ingenieríaspa


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