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我正在寻找的东西非常简单：我想要一个工具来计算计算的，而不是基于置信区间估计的，发货日期给定一个任务列表，其中包含总估计和当前进度，而不会像我想要的那样引入进一步的不确定性从外部处理。

我希望它考虑工作日持续时间和用户输入的假期等。

我知道 Fogbugz 的 Evidence Base Scheduling 做的事情非常接近，但我希望它没有统计方面和相关的置信区间。我知道这是一个极大的简化，统计估计是 EBS 的本质，但我不是在这里寻找主观讨论，我只是希望能够在任何给定的情况下访问这个简单的信息（所谓的确切发货日期）项目期间的时间，而不必自己计算。

所以我正在寻找以下三件事之一：1）一种自定义 Fogbugz（6.0）的方法，以向我展示除置信区间之外我想要的信息 2）一种自定义 Fogbugz 以将估计不确定性设置为 0 3）另一种工具（免费) 这正是我想要的。

编辑：我所说的“假定准确”或“经过计算”，并不是指实际将要发生的事情，这确实是在试图预测未来。我的意思是关于输入的信息，以及它明显的不确定性。在这种情况下，我想对单个任务的估计应该更多地被视为支出限制或上限。我希望能够计算出的信息非常简单：如果一切都完全按照规定进行，那么它将带我们去哪里？然后，通过有关如何进行估计的信息，例如每个开发人员做出良好估计的能力，我可以推导出置信区间。EBS 会自动执行此操作，毫无疑问，这非常好，这就是我使用它的原因。我想要的是再获得一点点信息，

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FogBugz 将在 LIST 页面底部显示估计总和，标记为“总估计剩余时间”。这是估算的原始总和，没有任何 EBS 计算。

于 2009-03-13T23:04:39.073 回答
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你无法预测未来。因此，任何计算出的发货日期都只能是猜测。该猜测取决于进入其中的每个单独数字的置信区间。这是一个定义问题——即使你可能不喜欢它。

您可能希望有一个“100% 自信”的日期，但这样的事情（根据定义）不可能存在。除非您想要一个无限远的日期，否则您的不确定性不能为零。这是统计的本质：分布实际上是无限的，但数据更有可能聚集在平均值附近。

你唯一能做的就是选择一个非常大的置信区间（99.7%）。您可以随意忽略有关置信区间的支持性统计事实，并假装它的不确定性为零。出于所有实际目的，0.3% 的不确定性足够小，您不会对那个日期不满意。

然而，所有基于统计的未来预测都必须具有不确定性。这是一条法律。

于 2009-03-13T11:17:26.980 回答