text: 軟體開發的工作量預估是預估軟體開發或維護所需要的工作量，其參考輸入多半是不完整、不可靠，並且帶有雜訊的資訊。工作量預估可以是專案計劃、迭代計劃、預算、投資分析、定價流程或競標的輸入。現行實務.有關預估實務的問卷指出，在預估工作量時，仍建議用專家預估為主要的作法。一般而言，工作量預估往往會過於樂觀，會明顯的過度自信。最後的平均工作量會超過30%，而且不會隨時間而減少。不過，有關預估量誤差的量測有很多的問題，細節可參考預估的準確性評估。對工作量預估準確的強烈自信可以用以下方式說明：平均而言，若軟體專業人士在評估實際工作量最大值—最小值的區間時，有90%的信心水準，或認為「幾乎一定」準確，「過度自信」的情形，其估計區間符合實際量的比例只有60-70%。目前「工作量預估」一詞用來表示許多不同的概念，例如最可能的工作量、計劃的工作量、對應預算的工作量、或是用來競標或報價的工作量。不同的人有不同的目標，但在溝通時用「工作量預估」表達其不同的需求。歷史.自從1960年代起，軟體研究者以及軟體實作者就已提出軟體開發專案上，預估工作量的問題，例如Farr和Nelson的研究。大部份的研究著重在建立型式化的軟體開發工作量預估模型。早期的模型一般是依迴歸分析，或是從其他領域的理論數學推導來的模型。之後已評估了許多模型建立的作法，其基礎理論包括案例推論、分類和決策樹、模擬、類神經網路、貝葉斯統計、需求規格的詞法分析、遺傳程式設計、線性規劃、經濟生產模型、軟計算、模糊邏輯建模、統計，或是上述理論的組合。其中最常見的可能是引數化的預估模型：構造性成本模型、和SLIM。其預估研究的基礎是在1970年代至1980年代形成，也配合新的校正資料進行更新，最新版的主要更新是2000年的COCOMO II。以機能基礎的大小量測為準進行的預估作法，例如也是依1970年至1980年的研究所產生,不過也依修正後的大小量測方式以及不同計數方式來進行校正，例如1990年代的或。預估方式.有許多方式可以為預估方式分類。以下是最頂層的分類：以下是各分類中的一些例子。預估方式的選擇.根據不同預估方式以及模型之間的預估準確度之間差異的資訊，可以得知沒有「最佳方式」，各方式和模型之間互相比較的相對準確度，和其專案情境有強烈的相關性。因此不同的組織會適合不同的預估方式。支援依期望準確度來選擇預估方式的發現包括：在許多預估領域中，最可靠的發現是整合來自各獨立應用不同預估方式，所得的結果，平均來說這可以提昇預估的準確性。很重要的是知道軟體開發生產力傳統度量方式的限制。此外，在選擇方式的階段，也需要考量其他因素，例如方式的結果是否容易理解和進行溝通、方式使用上的難易度、以及匯入預估方式的成本等。預估的準確性評估.最常見平均預估準確度的測量方式是MMRE是："MRE" = formula_1此測量方式有受到一些人的質疑，也有一些其他的測量方式，例如更對稱的測量方式、相對誤差的四分位數加權平均值及估測不平均變異。若個別資料有歪斜特性，MRE就不可靠了。此時比較會用到PRED(25)來用測量預估準確度。PRED(25)測量預測值在實際值25%誤差範圍內的比例。高預估誤差不能自動解釋為低預估能力的指標。替代、競爭、互補的原因包括專案的低成本控制、開發工作的高複雜性、或是實際交付的機能比一開始規劃時要多。也有一些框架可以改善預估誤差量測的使用及改善。心理因素.在預估軟體開發工作量時，過於樂觀的情形，可能有許多的心理層面因素，若要增加預估的準確性，需要處理這些層面的議題。這些因素是本質性的，就算是用型式化預估的方式，因為其輸入是依判斷而決定的，仍會受心理因素的影響。重要的心理因素包括：一廂情願、錨定效應、及認知失調。Jørgensen和Grimstad的著作中有相關議題的探討：相關的「定律」.有關開發工作量時常被低估的諷刺性情形，因此出現了一些常見的諷刺性的說法，例如將一些任務視為「」，以下則是一些有關工作量低估的定律：預估工作量本身是件困難的工作，不適當的增加資源對時程也不一定有幫助。
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