DOU 26/10/2023 - Diário Oficial da União - Brasil

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Fo r ç a s Fraquezas . a) Tem como base dados históricos; b) Pode ser aplicado a tempo, materiais e custos totais; c) Facilmente compreensível; d) Caso o grau de extrapolação seja alto, é considerada uma boa trilha de auditoria; e) A extrapolação pode ser feita em diferentes níveis de detalhes, a depender da disponibilidade dos dados. a) Pode carregar elevada subjetividade, visto que depende do julgamento de especialistas para ajuste de fatores técnicos; e b) Depende da confiabilidade dos dados históricos. Tabela 4 - Forças e fraquezas da estimativa de CCV por extrapolação. 4.2.5 Estimativa de CCV por Parametrização. 4.2.5.1 No método paramétrico, é investigada a relação estatística entre os custos históricos e as características físicas e de desempenho do projeto. Havendo dados históricos robustos e de alta qualidade, a metodologia pode ser utilizada para determinar os direcionadores de custos e fornecer resultados estatísticos para atender aos requisitos do novo programa. 4.2.5.2 Ao contrário do método por Analogia, a estimativa paramétrica depende de dados de mais de um programa de referência. A confiabilidade nos resultados depende da validade nas relações entre o custo e os atributos físicos ou características de desempenho. Usando este método, o estimador de custos pode apresentar as estatísticas relacionadas, as conclusões e fontes para os dados. 4.2.5.3 Os tipos de características físicas usadas para estimativas paramétricas incluem, por exemplo, peso, potência e linhas de código de software de um SD. Características do projeto e do desempenho incluem planos de manutenção, cronogramas de teste e avaliação, medidas de desempenho técnico e tamanho da equipe. 4.2.5.4 O objetivo da estimativa paramétrica é criar uma relação de estimativa de custo, também conhecida como Cost Estimating Relationship (CER), estatisticamente válida, usando dados históricos. A CER paramétrica pode, então, ser utilizada para estimar o custo do novo programa inserindo suas características específicas. 1_MD_26_005 4.2.5.5.1 Padronizações A padronização de dados é a aplicação de ajustes em dados brutos, de forma a obter dados consistentes e comparáveis para serem utilizados nas estimativas. É realizada de três maneiras: a) conteúdo - garantia de que se tenha uma divisão de trabalho idêntica entre a EAP histórica e a nova; b) quantidade - garantia de comparação de quantidades iguais de itens ou de duas linhas de produção; e c) inflação - retirada dos efeitos da inflação ao comparar os custos dos bens e serviços no decorrer do tempo. 4.2.5.5.2 Matriz de Correlação Ao gerar a matriz de correlação usando os dados de custos e os dados técnicos, observa-se que essa matriz apresenta a correlação dois a dois entre as variáveis analisadas, através de um índice de correlação. Esse índice varia entre -1 e 1 e quanto maior em módulo, maior é a força, ou associação linear, entre as variáveis. Se positivo indica que a relação é diretamente proporcional, se negativo, inversamente proporcional. Se o valor for 0, indica que não há relação linear, podendo haver uma relação não linear. Considera-se que se o índice de correlação for maior que 0,7, as variáveis possuem alta correlação. Pela análise da matriz de correlação, o estimador poderá verificar: a) variáveis técnicas com alta correlação com a variável de custo - que possivelmente irão gerar boas regressões. No entanto, deve-se evidenciar a característica qualitativa deste tipo de análise, constituindo-se meramente um prescrutador de variáveis. Na busca por regressores, muitas hipóteses de variáveis explicativas podem ser alvitradas, no entanto, o que se obtém como modelo representativo é resultado de teste estatístico aplicado as variáveis finais, em conjunto. Mais importante do que estabelecer conexões a priori é a validação estatística do modelo, conforme literatura aplicável; e b) variáveis técnicas, que poderão ser usadas como preditoras, podem apresentar uma série de características que violam as hipóteses básicas. Estas hipóteses descrevem as condições necessárias e suficientes para a utilização dos estimadores de mínimos quadrados obtidos, sem comprometer as características de não viés, eficiência e consistência. Para tanto existem testes estatísticos na literatura de regressão que descrevem os procedimentos a serem executados de modo a corrigir tais violações. 4.2.5.5.3 Regressões a) para desenvolver as CER, os estimadores costumam determinar os direcionadores que mais influenciam o custo. A CER resultará na relação existente entre o custo (variável dependente, Y) e seus vários direcionadores (variáveis independentes: X1, X2, Xn). A matriz de correlação traz um subsídio estatístico para a determinação de uma relação linear, permanecendo, no entanto, a importância de se consultar opiniões de especialistas. b) se a relação entre o custo e os direcionadores for linear, as variáveis podem ser modeladas por uma regressão linear. Caso contrário, uma regressão não linear pode ser usada. A Tabela 5 apresenta alguns modelos possíveis de serem usados. Na maioria dos casos, o modelo mais empregado é a regressão linear múltipla. 1_MD_26_006