问题标签 [software-estimation]
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software-estimation - 估计敏捷中的错误修复 - 校准故事估计
我面临以下估计问题：
在固定预算项目的背景下对开发任务进行工作量估算以实施故事时，我们使用 3 点估算来提出 PERT。因此，一个项目的范围是通过一个总的 PERT 值加上一个置信区间（如果选择的话）来定义的。
因为我们发现完成故事通常需要更多的努力，因此添加了一个错误修复缓冲区，以便为团队提供更多时间以高质量水平交付。
我对这种方法最大的担忧： 1. 将错误和故事交付分开 - 它似乎软化了完成的严格定义，即即使有错误也可以接受故事。我们有更多的时间来修复。2.判断复杂性因素的影响，建立缓冲。什么说分配的 % 缓冲区足够了？
有没有更好的方法来校准质量和复杂性的估计？
c++ - 需要代码度量。最佳代码中 h 文件中的 LOC 与 cpp 文件中的 LOC 的比率
考虑到 h 文件中 LOC 的数量，我能否估计一下，最佳代码（桌面应用程序）中 C++ LOC 的数量是多少？
背景：我正在做一个将 C++ 软件移植到 C# 的工作量估算和计划。
我的第一个想法是根据 LOC 创建粗略估计，并使用移植到剩余 LOC 的 LOC 跟踪过程。假设移植速度为 200LOCs/day 我来到 1,5 人年。如果我把这个数字呈现给客户，我肯定不会得到合同。
仔细查看代码后，我发现该代码效率非常低，使用多对多 C&P 代码，实现自己的容器类等。所以 C++ 的 LOC-Number 似乎没有反映实现相同的努力功能。现在我的假设是，头文件应该更好地反映功能。
project-management - COCOMO II 模型的置信区间
据我了解，COCOMO II 模型仅提供单点估计。那么，在使用 COCOMO II 模型时是否可以得出一个置信度呢？我正在寻找的是“有 95% 的信心，完成一个项目需要 xxx 小时到 yyy 小时”。
谢谢，
长
python - 使用 do_mpc 工具箱设置初始条件
我在 python 中使用 do_mpc 工具箱。我想为估计器（MHE）设置我自己的初始条件，但文档不是很清楚我该如何做到这一点。有人已经做过了吗？这里是工具箱和具体类的链接 https://www.do-mpc.com/en/latest/api/do_mpc.estimator.MHE.opt_x_num.html#do_mpc.estimator.MHE.opt_x_num
非常感谢您的回复
linear-regression - 使用生产力指数估算工作量和进度
只是一个练习。老师给了我一个新项目的指定功能点（FP）和一些旧的指标，如FP、人月（PM）和以前项目的时间表。他让我使用生产力指数方法（不要使用 COCOMO II 或线性回归）估计新项目的工作量和进度。
我的解决方案是计算生产率= (total FP)/(total PM)。然后，使用这个数字来计算新的PM = Productivity * FP。
我的问题是：
- 那个方法对吗？
- 我如何估计时间表？
请帮助我，谢谢。