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第一部分 理解估算过程 3

第1章 估算过程：阶段和角色 3

1.1 概述 3

1.2 估算模型的通用方法：经验判断还是工程化 4

1.2.1 实践者的方法：经验判断和技艺 4

1.2.2 工程化方法：保守方法——每次只有一个变量 5

1.3 软件项目估算及现行实践做法的概述 5

1.3.1 估算过程的概述 6

1.3.2 糟糕的估算实践 6

1.3.3 糟糕的估算实践的例子 8

1.3.4 现实：失败记录 10

1.4 估算过程的不确定性水平 10

1.4.1 不确定性锥 10

1.4.2 生产率模型中的不确定性 11

1.5 生产率模型 13

1.6 估算过程 15

1.6.1 估算过程的背景 15

1.6.2 基础：生产率模型 16

1.6.3 完整的估算过程 16

1.7 预算和估算：角色职责 22

1.7.1 项目预算：职责的层级 22

1.7.2 估算者 23

1.7.3 经理（决策者和监督者） 24

1.8 定价策略 25

1.9 总结：估算过程、角色和职责 26

1.10 练习 27

1.11 本章作业 28

第2章 理解软件过程性能所需的工程和经济学概念 30

2.1 生产（开发）过程概述 30

2.2 生产过程的工程（和管理）视图 31

2.3 简单的量化过程模型 33

2.3.1 生产率 33

2.3.2 单位工作量（或单位成本）比率 35

2.3.3 均值 36

2.3.4 线性和非线性模型 39

2.4 量化模型和经济学概念 41

2.4.1 固定成本和变动成本 41

2.4.2 规模经济和非规模经济 44

2.5 软件工程数据集及其分布 46

2.5.1 楔形数据集 46

2.5.2 同质化数据集 47

2.6 生产率模型：显式变量和隐式变量 49

2.7 是一个通用的万能多维度模型还是多个较简单的模型 50

2.7.1 根据已有数据建立的模型 51

2.7.2 基于成本驱动因子的观点而建立的模型 51

2.7.3 规模经济与非规模经济共生下的模型 51

2.8 练习 54

2.9 本章作业 55

第3章 项目场景、预算和应急计划 56

3.1 概述 56

3.2 不同估算目的的项目场景 57

3.3 估算偏少的概率和应急资金 60

3.4 单一项目的应急计划的案例 63

3.5 项目组合层面的应急资金管理 64

3.6 管理优先级：一个敏捷背景的案例 64

3.7 总结 66

3.8 练习 69

3.9 本章作业 70

第二部分 估算过程：必须验证什么 72

第4章 估算过程中必须验证的内容 72

4.1 概述 72

4.2 验证估算过程的直接输入 73

4.2.1 识别估算的输入 73

4.2.2 记录输入的质量 74

4.3 验证生产率模型 75

4.3.1 内部生产率模型 76

4.3.2 来自外部的模型 77

4.4 验证调整阶段 78

4.5 预算验证的阶段 79

4.6 重新估算和对估算全流程的持续改进 79

4.7 练习 84

4.8 本章作业 84

第5章 验证用于建模的数据集 86

5.1 概述 86

5.2 对直接输入的验证 87

5.2.1 验证数据定义和数据质量 87

5.2.2 验证度量数据刻度类型的重要性 89

5.3 图形化分析——一维 91

5.4 输入变量的分布分析 93

5.4.1 识别正态（高斯）分布 93

5.4.2 识别离群点：一维图形 94

5.4.3 log变换 97

5.5 图形分析——二维 98

5.6 经转换公式得到的规模输入 101

5.7 总结 102

5.8 练习 106

5.9 本章作业 107

5.10 练习——进阶阅读 107

5.11 作业——进阶阅读 107

第6章 验证生产率模型 109

6.1 概述 109

6.2 描述变量间关系的判定准则 109

6.2.1 简单的判定准则 110

6.2.2 对判定准则取值的实践解释 111

6.2.3 更多高级判定准则 113

6.3 验证模型的假设 114

6.3.1 通常需要的3个关键条件 114

6.3.2 样本规模 114

6.4 模型建立者对模型的自我评价 115

6.5 已经建好的模型——应该相信它们吗 116

6.5.1 独立评价：小规模再现研究 116

6.5.2 大规模再现研究 117

6.6 经验教训：根据规模区间划分的模型 121

实践中，哪个模型更好呢 126

6.7 总结 127

6.8 练习 127

6.9 本章作业 128

第7章 对调整阶段的验证 129

7.1 概述 129

7.2 估算过程的调整阶段 130

7.2.1 调整估算范围 130

7.2.2 决策过程中的调整阶段：为管理者识别场景 132

7.3 实际做法中的绑定方法 133

7.3.1 方法概述 133

7.3.2 将多个成本因子合并到模型中的具体做法 134

7.3.3 选择并归类每一个调整因子：将成本因子从定类转化为定量 134

7.4 成本因子作为估算子模型 135

7.4.1 成本因子作为分步的子函数 135

7.4.2 偏差范围未知的阶梯函数估算子模型 136

7.5 不确定性和误差传播 138

7.5.1 数学公式中的误差传播 138

7.5.2 模型中误差传播的相关性 140

7.6 练习 143

7.7 本章作业 144

第三部分 建立估算模型：数据收集和分析 149

第8章 数据收集与业界标准：ISBSG数据库 149

8.1 概述：数据收集的要求 149

8.2 国际软件基准标准组 151

8.2.1 ISBSG组织 151

8.2.2 ISBSG数据库 151

8.3 ISBSG数据收集规程 152

8.3.1 数据收集问卷 152

8.3.2 ISBSG数据定义 154

8.4 完整的ISBSG单个项目基准报告：案例参考 156

8.5 使用ISBSG数据库前的准备 159

8.5.1 ISBSG数据抽取表 159

8.5.2 数据准备：所收集数据的质量 159

8.5.3 缺失的数据：工作量数据举例 161

8.6 练习 169

8.7 本章作业 170

第9章 建立并评价单变量模型 172

9.1 概述 172

9.2 谨慎为之，每次只有一个变量 173

9.2.1 关键自变量：软件规模 173

9.2.2 在一个样本中对工作量关系的分析 174

9.3 数据准备 175

9.3.1 描述性分析 175

9.3.2 识别相关样本和离群点 176

9.4 模型质量和模型约束条件的分析 179

9.4.1 小项目 181

9.4.2 大项目 181

9.4.3 对于实践者的启发 181

9.5 根据编程语言分类的其他模型 182

9.6 总结 187

9.7 练习 187

9.8 本章作业 188

第10章 建立含有分类变量的模型 190

10.1 概述 190

10.2 所用的数据集 191

10.3 包含单一自变量的初始模型 192

10.3.1 只包含功能规模变量的简单线性回归方程 192

10.3.2 功能规模的非线性回归模型 193

10.4 包含两个自变量的回归模型 194

10.4.1 包含两个量化自变量的回归模型 194

10.4.2 包含分类变量的回归模型：项目难度 194

10.4.3 自变量之间的相互作用 199

10.5 练习 199

10.6 本章作业 201

第11章 生产率极端值对估算的影响 202

11.1 概述 202

11.2 识别生产率极端值 203

11.3 生产率极端值的研究 204

11.3.1 单位工作量低的项目 204

11.3.2 单位工作量极高的项目 206

11.4 对于估算的经验教训 208

11.5 练习 209

11.6 本章作业 209

第12章 对单一数据集建立多个模型 211

12.1 概述 211

12.2 对功能规模增长的低敏感度和高敏感度：多个模型 212

12.3 实证研究 214

12.3.1 背景介绍 214

12.3.2 数据收集步骤 214

12.3.3 数据质量控制 214

12.4 描述性分析 215

12.4.1 项目特征 215

12.4.2 文档质量及其对功能规模数据质量的影响 217

12.4.3 单位工作量 218

12.5 生产率分析 218

12.5.1 对应整体数据集的单个模型 218

12.5.2 最低生产率项目的模型 219

12.5.3 最高生产率项目的模型 221

12.6 由ISBSG数据库提供的外部基准 222

12.6.1 项目选择准则和样本 222

12.6.2 外部基准对比分析 223

12.6.3 进一步思考 224

12.7 识别如何选择合适模型的调整因素 224

12.7.1 生产率最高（单位工作量最低）的项目 224

12.7.2 经验教训 225

12.8 练习 226

12.9 本章作业 227

第13章 重新估算：矫正工作量模型 228

13.1 概述 228

13.2 重新估算的需求及相关问题 229

13.3 矫正工作量模型 230

13.3.1 关键概念 230

13.3.2 过渡过程的损耗 231

13.4 T＞0时刻重新估算所使用的矫正模型 232

13.4.1 矫正变量介绍 232

13.4.2 重新估算涉及的矫正过程的数学模型 232

13.4.3 估算偏少的可能性p（u） 233

13.4.4 在特定月份p（t）发现估算偏少的概率——p（t） 234

13.5 练习 235

13.6 本章作业 235

参考资料 236

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