如何比较两种估算方法的准确性？

一家公司在进行软件规模估算时，引入了一种基于经验的估算方法，该方法涉及初始代码行数的估计，并通过难度系数、重用率和重用规模系数三个调整参数来修正估算结果。例如，一个初始为1KLOC的估算，通过应用这些参数后，可调整为0.98KLOC。

文章作者对这种估算方法的复杂性和有效性表示怀疑，并决定通过实际数据进行验证。为此，作者检查了公司A部门11个历史项目的数据，包括初始规模估计、调整后的规模估计和实际规模等信息。

为了评估估算方法的准确性，文章中引入了几个关键统计量，包括调整前后与实际规模的差值、调整前后与实际规模差值的平方和、以及这些差值的标准差。通过计算发现，调整前的差值标准差为18，而调整后为13，表明调整后的估算更接近实际值。

此外，文章还利用箱线图对调整前后的残差进行了比较。箱线图显示调整后的估计值整体上更接近于实际值，表明调整后的估算方法具有更高的准确性。同时，箱线图也揭示了A部门的初始规模估计普遍偏乐观，而在B部门则发现了相反的情况，即估计结果偏悲观。不过，不管是哪个部门，调整后的估算结果都比调整前更为准确。

由于历史项目数据没有证明作者的假设——即调整参数可能是多余的，作者建议客户继续使用他们目前的估算方法，而不进行调整。

吴恩达老师《ChatGPT提示工程》课程笔记

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文章来源：

麦哲思科技任甲林

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