軟件項目估算

第 一部分　理解估算過程
第　1章 估算過程：階段和角色　3
1．1　概述　3
1．2　估算模型的通用方法：經(jīng)驗判斷
還是工程化　4
1．2．1　實踐者的方法：經(jīng)驗判斷和
技藝　4
1．2．2　工程化方法：保守方法——
每次只有一個變量　5
1．3　軟件項目估算及現(xiàn)行實踐做法的
概述　5
1．3．1　估算過程的概述　6
1．3．2　糟糕的估算實踐　6
1．3．3　糟糕的估算實踐的例子　8
1．3．4　現(xiàn)實：失敗記錄　10
1．4　估算過程的不確定性水平　10
1．4．1　不確定性錐　10
1．4．2　生產(chǎn)率模型中的不確定性　11
1．5　生產(chǎn)率模型　13
1．6　估算過程　15
1．6．1　估算過程的背景　15
1．6．2　基礎(chǔ)：生產(chǎn)率模型　16
1．6．3　完整的估算過程　16
1．7　預(yù)算和估算：角色職責　22
1．7．1　項目預(yù)算：職責的層級　22
1．7．2　估算者　23
1．7．3　經(jīng)理（決策者和監(jiān)督者）　24
1．8　定價策略　25
1．9　總結(jié)：估算過程、角色和職責　26
1．10　練習　27
1．11　本章作業(yè)　28
第　2章 理解軟件過程性能所需的工程
和經(jīng)濟學概念　30
2．1　生產(chǎn)（開發(fā)）過程概述　30
2．2　生產(chǎn)過程的工程（和管理）
視圖　31
2．3　簡單的量化過程模型　33
2．3．1　生產(chǎn)率　33
2．3．2　單位工作量（或單位成本）
比率　35
2．3．3　均值　36
2．3．4　線性和非線性模型　39
2．4　量化模型和經(jīng)濟學概念　41
2．4．1　固定成本和變動成本　41
2．4．2　規(guī)模經(jīng)濟和非規(guī)模經(jīng)濟　44
2．5　軟件工程數(shù)據(jù)集及其分布　46
2．5．1　楔形數(shù)據(jù)集　46
2．5．2　同質(zhì)化數(shù)據(jù)集　47
2．6　生產(chǎn)率模型：顯式變量和隱式
變量　49
2．7　是一個通用的萬能多維度模型
還是多個較簡單的模型　50
2．7．1　根據(jù)已有數(shù)據(jù)建立的模型　51
2．7．2　基于成本驅(qū)動因子的觀點
而建立的模型　51
2．7．3　規(guī)模經(jīng)濟與非規(guī)模經(jīng)濟共生
下的模型　51
2．8　練習　54
2．9　本章作業(yè)　55
第3章　項目場景、預(yù)算和應(yīng)急計劃　56
3．1　概述　56
3．2　不同估算目的的項目場景　57
3．3　估算偏少的概率和應(yīng)急資金　60
3．4　單一項目的應(yīng)急計劃的案例　63
3．5　項目組合層面的應(yīng)急資金管理　64
3．6　管理優(yōu)先級：一個敏捷背景的
案例　64
3．7　總結(jié)　66
3．8　練習　69
3．9　本章作業(yè)　70
第二部分　估算過程：必須驗證什么
第4章　估算過程中必須驗證的內(nèi)容　72
4．1　概述　72
4．2　驗證估算過程的直接輸入　73
4．2．1　識別估算的輸入　73
4．2．2　記錄輸入的質(zhì)量　74
4．3　驗證生產(chǎn)率模型　75
4．3．1　內(nèi)部生產(chǎn)率模型　76
4．3．2　來自外部的模型　77
4．4　驗證調(diào)整階段　78
4．5　預(yù)算驗證的階段　79
4．6　重新估算和對估算全流程的
持續(xù)改進　79
4．7　練習　84
4．8　本章作業(yè)　84
第5章　驗證用于建模的數(shù)據(jù)集　86
5．1　概述　86
5．2　對直接輸入的驗證　87
5．2．1　驗證數(shù)據(jù)定義和數(shù)據(jù)質(zhì)量　87
5．2．2　驗證度量數(shù)據(jù)刻度類型的
重要性　89
5．3　圖形化分析——一維　91
5．4　輸入變量的分布分析　93
5．4．1　識別正態(tài)（高斯）分布　93
5．4．2　識別離群點：一維圖形　94
5．4．3　log變換　97
5．5　圖形分析——二維　98
5．6　經(jīng)轉(zhuǎn)換公式得到的規(guī)模輸入　101
5．7　總結(jié)　102
5．8　練習　106
5．9　本章作業(yè)　107
5．10　練習—進階閱讀　107
5．11　作業(yè)—進階閱讀　107
第6章　驗證生產(chǎn)率模型　109
6．1　概述　109
6．2　描述變量間關(guān)系的判定準則　109
6．2．1　簡單的判定準則　110
6．2．2　對判定準則取值的實踐解釋　111
6．2．3　更多高級判定準則　113
6．3　驗證模型的假設(shè)　114
6．3．1　通常需要的3個關(guān)鍵條件　114
6．3．2　樣本規(guī)?！?14
6．4　模型建立者對模型的自我評價　115
6．5　已經(jīng)建好的模型——應(yīng)該相信
它們嗎　116
6．5．1　獨立評價：小規(guī)模再現(xiàn)
研究　116
6．5．2　大規(guī)模再現(xiàn)研究　117
6．6　經(jīng)驗教訓：根據(jù)規(guī)模區(qū)間
劃分的模型　121
實踐中，哪個模型更好呢　126
6．7　總結(jié)　127
6．8　練習　127
6．9　本章作業(yè)　128
第7章　對調(diào)整階段的驗證　129
7．1　概述　129
7．2　估算過程的調(diào)整階段　130
7．2．1　調(diào)整估算范圍　130
7．2．2　決策過程中的調(diào)整階段：
為管理者識別場景　132
7．3　實際做法中的綁定方法　133
7．3．1　方法概述　133
7．3．2　將多個成本因子合并到
模型中的具體做法　134
7．3．3　選擇并歸類每一個調(diào)整
因子：將成本因子從定類
轉(zhuǎn)化為定量　134
7．4　成本因子作為估算子模型　135
7．4．1　成本因子作為分步的子
函數(shù)　135
7．4．2　偏差范圍未知的階梯函數(shù)
估算子模型　136
7．5　不確定性和誤差傳播　138
7．5．1　數(shù)學公式中的誤差傳播　138
7．5．2　模型中誤差傳播的相關(guān)性　140
7．6　練習　143
7．7　本章作業(yè)　144
第三部分　建立估算模型：數(shù)據(jù)收集和分析
第8章　數(shù)據(jù)收集與業(yè)界標準：
ISBSG數(shù)據(jù)庫　149
8．1　概述：數(shù)據(jù)收集的要求　149
8．2　國際軟件基準標準組　151
8．2．1　ISBSG組織　151
8．2．2　ISBSG數(shù)據(jù)庫　151
8．3　ISBSG數(shù)據(jù)收集規(guī)程　152
8．3．1　數(shù)據(jù)收集問卷　152
8．3．2　ISBSG數(shù)據(jù)定義　154
8．4　完整的ISBSG單個項目基準
報告：案例參考　156
8．5　使用ISBSG數(shù)據(jù)庫前的準備　159
8．5．1　ISBSG數(shù)據(jù)抽取表　159
8．5．2　數(shù)據(jù)準備：所收集數(shù)據(jù)的
質(zhì)量　159
8．5．3　缺失的數(shù)據(jù)：工作量數(shù)據(jù)
舉例　161
8．6　練習　169
8．7　本章作業(yè)　170
第9章　建立并評價單變量模型　172
9．1　概述　172
9．2　謹慎為之，每次只有一個變量　173
9．2．1　關(guān)鍵自變量：軟件規(guī)?！?73
9．2．2　在一個樣本中對工作量
關(guān)系的分析　174
9．3　數(shù)據(jù)準備　175
9．3．1　描述性分析　175
9．3．2　識別相關(guān)樣本和離群點　176
9．4　模型質(zhì)量和模型約束條件的
分析　179
9．4．1　小項目　181
9．4．2　大項目　181
9．4．3　對于實踐者的啟發(fā)　181
9．5　根據(jù)編程語言分類的其他模型　182
9．6　總結(jié)　187
9．7　練習　187
9．8　本章作業(yè)　188
第　10章 建立含有分類變量的模型　190
10．1　概述　190
10．2　所用的數(shù)據(jù)集　191
10．3　包含單一自變量的初始模型　192
10．3．1　只包含功能規(guī)模變量的
簡單線性回歸方程　192
10．3．2　功能規(guī)模的非線性回歸
模型　193
10．4　包含兩個自變量的回歸模型　194
10．4．1　包含兩個量化自變量的
回歸模型　194
10．4．2　包含分類變量的回歸
模型：項目難度　194
10．4．3　自變量之間的相互作用　199
10．5　練習　199
10．6　本章作業(yè)　201
第　11章 生產(chǎn)率極端值對估算的影響　202
11．1　概述　202
11．2　識別生產(chǎn)率極端值　203
11．3　生產(chǎn)率極端值的研究　204
11．3．1　單位工作量低的項目　204
11．3．2　單位工作量極高的項目　206
11．4　對于估算的經(jīng)驗教訓　208
11．5　練習　209
11．6　本章作業(yè)　209
第　12章 對單一數(shù)據(jù)集建立多個模型　211
12．1　概述　211
12．2　對功能規(guī)模增長的低敏感度
和高敏感度：多個模型　212
12．3　實證研究　214
12．3．1　背景介紹　214
12．3．2　數(shù)據(jù)收集步驟　214
12．3．3　數(shù)據(jù)質(zhì)量控制　214
12．4　描述性分析　215
12．4．1　項目特征　215
12．4．2　文檔質(zhì)量及其對功能規(guī)模
數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響　217
12．4．3　單位工作量　218
12．5　生產(chǎn)率分析　218
12．5．1　對應(yīng)整體數(shù)據(jù)集的單個
模型　218
12．5．2　最低生產(chǎn)率項目的模型　219
12．5．3　最高生產(chǎn)率項目的模型　221
12．6　由ISBSG數(shù)據(jù)庫提供的外部
基準　222
12．6．1　項目選擇準則和樣本　222
12．6．2　外部基準對比分析　223
12．6．3　進一步思考　224
12．7　識別如何選擇合適模型的
調(diào)整因素　224
12．7．1　生產(chǎn)率最高（單位工作量
最低）的項目　224
12．7．2　經(jīng)驗教訓　225
12．8　練習　226
12．9　本章作業(yè)　227
第　13章 重新估算：矯正工作量模型　228
13．1　概述　228
13．2　重新估算的需求及相關(guān)問題　229
13．3　矯正工作量模型　230
13．3．1　關(guān)鍵概念　230
13．3．2　過渡過程的損耗　231
13．4　T >0時刻重新估算所使用的
矯正模型　232
13．4．1　矯正變量介紹　232
13．4．2　重新估算涉及的矯正
過程的數(shù)學模型　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 )發(fā)現(xiàn)估算
偏少的概率——p(t　)　234
13．5　練習　235
13．6　本章作業(yè)　235
參考資料　236