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本書主要講解如何構建估算模型和驗證估算模型的品質。本書分為3個部分，共13章。第一部分（第1～3章）介紹估算過程的結構，估算中必須予以考慮的大量的經濟學概念；第二部分（第4～7章），介紹有關估算結果品質的概念和技術，根據估算目的增加的調整因數的局限性；第三部分（第8～13章）介紹建立估算模型過程中的問題。
本書理論知識全面、嚴謹，並給出了工程化的軟體工作量估算方法和大量的實戰經驗。
本書適合IT從業者、專案經理和對軟體專案估算的審計人員，以及學習“軟體專案管理”相關課程的學生閱讀。
Alain Abran博士是加拿大蒙特利爾市魁北克大學高級技術學院（ETS）的軟體工程教授。
Abran博士擁有20年以上的資訊系統開發和軟體工程行業經驗，以及20年的大學教學經驗。Abran博士擁有加拿大蒙特利爾理工大學電子與電腦工程博士學位元（1994年）、加拿大渥太華大學管理科學碩士學位（1974年）和電氣工程碩士學位元（1975年）。
Abran博士是通用軟體度量國際聯盟（Common Sofeware Mesurement International Consortium，COSMIC）的主席。他在2010年出版了《軟體計量學與軟體度量學》，2008年出版了《軟體維護管理》 ，均在Wiley & IEEE CS出版社出版，並共同編輯了2004年版《軟體工程知識體系指南》。
Abran博士的研究方向包括軟體生產率、估算模型、軟體品質、軟體度量、功能規模度量方法、軟體風險管理以及軟體維護管理。
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：經驗判斷還是工程化 4
1．2．1 實踐者的方法：經驗判斷和技藝 4
1．2．2 工程化方法：保守方法——每次只有一個變數 5
1．3 軟體專案估算及現行實踐做法的概述 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 現實：失敗記錄 10
1．4 估算過程的不確定性水準 10
1．4．1 不確定性錐 10
1．4．2 生產率模型中的不確定性 11
1．5 生產率模型 13
1．6 估算過程 15
1．6．1 估算過程的背景 15
1．6．2 基礎：生產率模型 16
1．6．3 完整的估算過程 16
1．7 預算和估算：角色職責 22
1．7．1 專案預算：職責的層級 22
1．7．2 估算者 23
1．7．3 經理（決策者和監督者） 24
1．8 定價策略 25
1．9 總結：估算過程、角色和職責 26
1．10 練習 27
1．11 本章作業 28
第2章 理解軟體過程性能所需的工程和經濟學概念 30
2．1 生產（開發）過程概述 30
2．2 生產過程的工程（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 量化模型和經濟學概念 41
2．4．1 固定成本和變動成本 41
2．4．2 規模經濟和非規模經濟 44
2．5 軟體工程資料集及其分佈 46
2．5．1 楔形資料集 46
2．5．2 同質化資料集 47
2．6 生產率模型：顯式變數和隱式變數 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 根據已有資料建立的模型 51
2．7．2 基於成本驅動因數的觀點而建立的模型 51
2．7．3 規模經濟與非規模經濟共生下的模型 51
2．8 練習 54
2．9 本章作業 55
第3章 專案場景、預算和應急計畫 56
3．1 概述 56
3．2 不同估算目的的專案場景 57
3．3 估算偏少的概率和應急資金 60
3．4 單一專案的應急計畫的案例 63
3．5 專案組合層面的應急資金管理 64
3．6 管理優先順序：一個敏捷背景的
案例 64
3．7 總結 66
3．8 練習 69
3．9 本章作業 70
第二部分 估算過程：必須驗證什麼
第4章 估算過程中必須驗證的內容 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 記錄輸入的品質 74
4．3 驗證生產率模型 75
4．3．1 內部生產率模型 76
4．3．2 來自外部的模型 77
4．4 驗證調整階段 78
4．5 預算驗證的階段 79
4．6 重新估算和對估算全流程的持續改進 79
4．7 練習 84
4．8 本章作業 84
第5章 驗證用於建模的資料集 86
5．1 概述 86
5．2 對直接輸入的驗證 87
5．2．1 驗證資料定義和資料品質 87
5．2．2 驗證度量資料刻度類型的重要性 89
5．3 圖形化分析——一維 91
5．4 輸入變數的分佈分析 93
5．4．1 識別正態（高斯）分佈 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 經轉換公式得到的規模輸入 101
5．7 總結 102
5．8 練習 106
5．9 本章作業 107
5．10 練習—進階閱讀 107
5．11 作業—進階閱讀 107
第6章 驗證生產率模型 109
6．1 概述 109
6．2 描述變數間關係的判定準則 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 114
6．3．1 通常需要的3個關鍵條件 114
6．3．2 樣本規模 114
6．4 模型建立者對模型的自我評價 115
6．5 已經建好的模型——應該相信
它們嗎 116
6．5．1 獨立評價：小規模再現
研究 116
6．5．2 大規模再現研究 117
6．6 經驗教訓：根據規模區間劃分的模型 121
實踐中，哪個模型更好呢 126
6．7 總結 127
6．8 練習 127
6．9 本章作業 128
第7章 對調整階段的驗證 129
7．1 概述 129
7．2 估算過程的調整階段 130
7．2．1 調整估算範圍 130
7．2．2 決策過程中的調整階段：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 將多個成本因數合併到模型中的具體做法 134
7．3．3 選擇並歸類每一個調整因數：將成本因數從定類轉化為定量 134
7．4 成本因數作為估算子模型 135
7．4．1 成本因數作為分步的子函數 135
7．4．2 偏差範圍未知的階梯函數估算子模型 136
7．5 不確定性和誤差傳播 138
7．5．1 數學公式中的誤差傳播 138
7．5．2 模型中誤差傳播的相關性 140
7．6 練習 143
7．7 本章作業 144
第三部分 建立估算模型：資料收集和分析
第8章 資料收集與業界標準：ISBSG資料庫 149
8．1 概述：資料收集的要求 149
8．2 國際軟體基準標準組 151
8．2．1 ISBSG組織 151
8．2．2 ISBSG資料庫 151
8．3 ISBSG資料收集規程 152
8．3．1 資料收集問卷 152
8．3．2 ISBSG資料定義 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資料庫前的準備 159
8．5．1 ISBSG數據抽取表 159
8．5．2 數據準備：所收集資料的品質 159
8．5．3 缺失的數據：工作量資料舉例 161
8．6 練習 169
8．7 本章作業 170
第9章 建立並評價單變數模型 172
9．1 概述 172
9．2 謹慎為之，每次只有一個變數 173
9．2．1 關鍵引數：軟體規模 173
9．2．2 在一個樣本中對工作量關係的分析 174
9．3 數據準備 175
9．3．1 描述性分析 175
9．3．2 識別相關樣本和離群點 176
9．4 模型品質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 對於實踐者的啟發 181
9．5 根據程式設計語言分類的其他模型 182
9．6 總結 187
9．7 練習 187
9．8 本章作業 188
第10章 建立含有分類變數的模型 190
10．1 概述 190
10．2 所用的資料集 191
10．3 包含單一引數的初始模型 192
10．3．1 只包含功能規模變數的簡單線性回歸方程 192
10．3．2 功能規模的非線性回歸模型 193
10．4 包含兩個引數的回歸模型 194
10．4．1 包含兩個量化引數的回歸模型 194
10．4．2 包含分類變數的回歸模型：項目難度 194
10．4．3 引數之間的相互作用 199
10．5 練習 199
10．6 本章作業 201
第11章 生產率極端值對估算的影響 202
11．1 概述 202
11．2 識別生產率極端值 203
11．3 生產率極端值的研究 204
11．3．1 單位工作量低的專案 204
11．3．2 單位工作量極高的專案 206
11．4 對於估算的經驗教訓 208
11．5 練習 209
11．6 本章作業 209
第12章 對單一資料集建立多個模型 211
12．1 概述 211
12．2 對功能規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 資料收集步驟 214
12．3．3 資料品質控制 214
12．4 描述性分析 215
12．4．1 專案特徵 215
12．4．2 文檔品質及其對功能規模資料品質的影響 217
12．4．3 單位工作量 218
12．5 生產率分析 218
12．5．1 對應整體資料集的單個模型 218
12．5．2 最低生產率專案的模型 219
12．5．3 最高生產率專案的模型 221
12．6 由ISBSG資料庫提供的外部基準 222
12．6．1 專案選擇準則和樣本 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整因素 224
12．7．1 生產率最高（單位工作量最低）的項目 224
12．7．2 經驗教訓 225
12．8 練習 226
12．9 本章作業 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問題 229
13．3 矯正工作量模型 230
13．3．1 關鍵概念 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 矯正變數介紹 232
13．4．2 重新估算涉及的矯正過程的數學模型 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 )發現估算偏少的概率——p(t ) 234
13．5 練習 235
13．6 本章作業 235
參考資料 236
