如何使用回归预测分析法估算软件工期？

软件成本评估度量过程中，我们在估算软件项目工期时，如何使用回归预测分析法估算软件工期？回归预测分析方法都包含哪些步骤？
　　回归分析预测法的步骤如下：
　　a)    根据预测目标，确定自变量和因变量
　　明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是工期，那么工期Y就是因变量。寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。“工作量-工期”模型只选择工作量为自变量。
　　b)    建立回归预测模型
　　依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
　　c)    进行相关分析
　　回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
　　d)    检验回归预测模型，计算预测误差
　　回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
　　e)    计算并确定预测值
　　利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。
　　正确应用回归分析预测时应注意：
　　——用定性分析判断现象之间的依存关系；
　　应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。 　　——避免回归预测的任意外推；
　　——应用合适的数据资料；
　　项目管理应用中在制定进度和风险管理时也经常用到蒙特卡罗分析，蒙特卡罗法是以概率和统计的理论和方法为基础的一种数值计算方法。它将所求解的问题同一个概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，从而求得问题的近似解。该分析方法也称为统计试验法或统计模拟法。这是一种模拟技术，模拟指以不同的活动假设为前提，计算多种项目所需时间，该种分析对每项活动都定义一个结果概率分布，以此为基础计算整个项目的结果概率分布，此外，还可以用逻辑网络进行“如果…怎么办”分析，以模拟各种不同的情况组合，例如推迟某重要配件的交付、延迟具体工程所需时间、或者把外部因素（例如罢工、或政府批准过程发生变化）考虑进来。“如果…怎么办”分析的结果可用于评估进度在恶劣条件下的可行性，并可用于制订应急/应对计划，克服或减轻意外情况所造成的影响。
　　f)    将委托方的期望工期或开发方初步制订的工作时间表中的工期与工期估算结果进行比较；
　　通过行业数据统计的工期数据，以及不同工期下的实际成本如图ⅱ所示：
 　　图ⅱ中下限、标准、上限值分别对应行业工期数据统计的P25，P50，P75，代表此工期下成功交付项目的比例数，也代表项目成功的概率。
　　——如委托方的期望工期或开发方初步制订的工作时间表中的工期长于模型标准值时，开发方只需要考虑资源投入。