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所以你刚刚被The Boss放在了现场.你有15分钟的时间来提出增加一些新功能的信封估计值.你的老板(幸运的是)认识到你无法在那段时间内提供准确的估计,所以期待一些正确的数量级.

问题是你如何在准确到一个数量级的时间范围内做出估计？

请注意,这是一个快速而肮脏的估计,而不是像这样的问题可能会出现的情况

LOC是项目估算的正确参数吗？

有很多场景,其中复杂性需要更多的时间用于单行代码,除了LOC之外,什么可能是项目估算的建议参数？

由于人们正在谈论程序的功能点是否意味着用例相关信息？

我试图找出任何可用于完整软件开发评估的坚实基础,包括分析,设计,测试用例准备和编码,请建议？

我的频率值随时间(x轴单位)而变化,如下图所示.在一些归一化之后,这些值可以被视为某些分布的密度函数的数据点.

问:假设这些频率点来自威布尔分布T,我如何将最佳威布尔密度函数拟合到这些点,以便从中推断出分布T参数？

sample <- c(7787,3056,2359,1759,1819,1189,1077,1080,985,622,648,518,
            611,1037,727,489,432,371,1125,69,595,624)

plot(1:length(sample), sample, type = "l")
points(1:length(sample), sample)

更新.为了防止被误解,我想补充一点解释.通过说我的频率值随时间变化(x轴单位)我的意思是我有数据说我有:

• 7787价值实现1
• 3056价值实现2
• 2359实现价值3 ......等

某种方式实现我的目标(我认为不正确)将创建一组这些实现:

# Loop to simulate values 
set.values <- c()
for(i in 1:length(sample)){
  set.values <<- c(set.values, rep(i, times = sample[i]))
}

hist(set.values)
lines(1:length(sample), sample)
points(1:length(sample), sample)

并使用fitdistr在set.values:

f2 <- fitdistr(set.values, 'weibull')
f2

为什么我认为这是不正确的方式以及为什么我在寻找更好的解决方案R？

• 在上面给出的分布拟合方法中,假设它set.values是从分布中完整的一组实现T

• 在我原来的问题中,我知道密度曲线第一部分的点 - …

鉴于编码新功能的估算,编码单元测试的典型估计是什么？对于维护代码的估计,这是不同的吗？

我总是在估算成品软件(或编程工作)的成本/价格方面遇到麻烦,所以这里有两个问题.

问题1:
您被要求为现金编写一段代码(一旦您完成,代码的所有权利都属于买方).你知道它需要的大致小时数(+ -25%)和近似的复杂程度(即你是否可以在睡眠中写下它或者一旦你完成就会遭受严重的精神倦怠).产品是用编译语言(C,C++等)编写的.

你(你愿意)为这份工作挑选价格吗？

问题2:
假设你花了几个月写一些东西,这件事现在已经完成,现在想(尝试)卖掉它.

产品将是非常"利基",并且不可能将它出售给大量的人(它是SDK,游戏引擎,库或类似的东西,而不是文本编辑器 - 想要它的人数会很小)."开源"是不可能的.

您知道花费的大致小时数,文件总大小,LoC以及具有整个开发历史记录的存储库.

结果可以在有或没有源代码访问的情况下出售,用于商业或非商业用途,或者您可以(尝试)出售软件权利.

您如何确定以下价格:

1. 该软件的权利？
2. 商业用途和源代码访问？
3. 没有源代码访问的商业用途？
4. 非商业用途？

我对我的一个项目使用了三点估计.公式是

   Three Point Estimate = (O + 4M + L ) / 6

那意味着,

  Best Estimate + 4 x Most Likely Estimate + Worst Case Estimate divided by 6

这里

divided by 6 means, average 6

并且最坏情况或最佳情况发生的可能性较小.真诚地,最有可能估计(M),是完成工作所需要的.

但我不知道他们为什么使用 4(M).为什么他们乘以4 ???.不使用5,6,7等...为什么最可能的估计加权four times与其他两个值一样多？

我经常使用无法弄清楚如何使用Excel的销售和营销类型,更不用说从技术角度理解他们的请求范围了.当然,期望他们这样做是不公平的,但这仍然让我有一个问题.

什么是展示营销和销售类型的最佳方式,他们要求提供需要大量复杂编程和耐心的东西？

您能否分享问题和解决方案的例子？

你能推荐关于这个主题的书吗？

谢谢!

我是一个由4名开发人员组成的小团队的scrum master.我们正在开展的项目有很多我们以前从未做过的任务,在sprint计划会议上无法轻易估算.在这种不确定性下进行冲刺的最佳方式是什么？我发现用潜在的可释放产品完成冲刺非常困难.当有很多未知长度的任务时,我也发现难以计划冲刺.

我有以下可用的:

• 最后报道的lat,lon w/timestamp
• 目标lat,lon
• 估计的目标时间
• 标题

如何随时间插入估计的位置？

我知道这足以计算出行程剩余时间所需的平均速度.给定一个直线距离,这是非常微不足道的.我知道它与矢量有关,但我有点生疏,并认为最好咨询一些专家.

我需要这个更新速率的原因是有限的,所以为了显示平滑的动画,我需要猜测更新之间的当前位置.

目标平台是Google地图应用程序,因此我可以使用一些基本功能,例如两个坐标之间距离的地理校正功能.语言并不重要,因为我知道许多语言,如果需要,可以移植或调整任何示例.然而,一般的解决方案是优选的

这只是两个独立的矢量计算吗？

latestimate = latstart + (?lat * P)
lonestimate = lonstart + (?lon * P)

Where:
   testimated = the reported estimated time to target
   telapsed = time since last time estimate
   P = telapsed / testimated
   ?lat = latreported - lattarget
   ?lon = lonreported - lontarget

我正在管理一个必须根据粗略要求和规格进行估算的项目.因此,对特定特征和任务的估计是离散值的集合,而不是仅仅一个离散值(例如,在10到20之间,而不是恰好为17).

我很好奇,如果我想知道在最低估计内完成某项任务的近似概率,我该如何处理？为了讨论起见,请忽略我的估算技巧,二手平台等因素.

我正在考虑使用泊松分布,λ=(低+高)/ 2,假设每个建议值的概率遵循罕见事件/正态分布的定律.这并不能说明超出我的估计限度的可能性更大,但仍然......

你怎么看待这个,你会选择哪种方法进行这样的实验？