1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFortunato, Diogo Vieira
dc.date.accessioned2020-11-09T20:52:01Z-
dc.date.available2020-11-09T20:52:01Z-
dc.date.issued2011-11-25
dc.identifier.citationFORTUNATO, Diogo Vieira. Identificando valores de referência para predição de sucesso/fracasso em open source software: um estudo empírico. 2011. 66 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2011.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6478-
dc.description.abstractFaced with a context where much of the open source projects are considered failure this study investigated reference values for metric sin the literature and metrics from Apache JIRA Issue Tracker for these metric scan be used as reference to infer the state of OSS project (Open Source Software). By calculating the mean and standard deviation of the values found, Bayesian networks were trained to check if these values were valid. This study also examines some metrics proposed by Principal Component Analysis (PCA)in order to investigate the correlations between these metrics.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.subjectSoftware livrept_BR
dc.subjectApache (Programa de computador)pt_BR
dc.subjectFree computer softwarept_BR
dc.subjectApache (Computer file : apache group)pt_BR
dc.titleIdentificando valores de referência para predição de sucesso e fracasso em open source software: um estudo empíricopt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoDiante de um contexto onde boa parte dos projetos de código fonte aberto são considerados falhos este trabalho investigou valores de referência para métricas encontradas na literatura e métricas do JIRA Issue Tracker da Apache paraque estas métricas possam ser usadas como referência para inferir sobre o estadodo projeto OSS (Open Source Software). Através do calculo da média e desvio padrão dos valores encontrados,redes bayesianas foram treinadas para verificar se estes valores eram válidos. Este estudo ainda analisa algumas métricas propostas através da Análise de Componentes Principais (PCA) como forma de investigar o correlacionamento entre estas métricas.pt_BR
dc.degree.localCampo Mourãopt_BR
dc.publisher.localCampo Mouraopt_BR
dc.contributor.advisor1Wiese, Igor Scaliante
dc.subject.cnpqTecnologia em Sistemas para Internetpt_BR
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